车牌识别技术研究：从图像预处理到字符识别

"这篇文档是南京工业大学的一份关于机器视觉的课程大作业，重点探讨了车牌识别技术。作业涵盖了从图像预处理到车牌字符识别的关键步骤，包括彩色图像的灰度化、边缘检测、形态学滤波、OTSU算法以及字符模板匹配。" 在机器视觉领域，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是一项关键技术，主要用于智能交通系统，如电子收费、停车场管理和多用途收费系统。由于光照变化和复杂背景的影响，LPR系统面临着诸多技术挑战。这份作业深入研究了这些挑战，特别是车牌的定位、字符分割和识别。 首先，作业介绍了图像预处理的重要性，包括将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算复杂性并突出图像特征。接着，边缘检测技术被提及，如Sobel算子，用于找出图像的边界，这对于识别车牌轮廓至关重要。形态学滤波，如开闭操作，被用于去除噪声和连接断裂的边缘，提升图像质量。 在车牌定位方面，作业提出利用车牌的先验知识进行粗定位，然后通过寻找边界特征点进行精确定位。OTSU算法在图像二值化中的应用是一个亮点，它能适应不同光照条件，自动找到最佳阈值，有效地将车牌从背景中分离出来。 字符分割和识别阶段，作业描述了在粗分割基础上，如何使用字符模板匹配来区分和识别每个字符。这一过程对于准确识别车牌号码至关重要，因为它涉及到模式识别和图像分析的深度应用。 相关背景部分指出，随着汽车数量的增长，智能交通系统的开发变得越来越重要，而车牌识别作为其核心组成部分，对于交通管理自动化有着不可忽视的影响。车牌识别技术不仅应用于高速公路收费、监控，还涉及停车场管理、城市道路监控等多个领域，对于提升交通效率和安全有显著作用。 这份作业详细探讨了机器视觉在车牌识别中的应用，从图像处理的基本技术到复杂算法的实施，为理解LPR系统的运作提供了全面的视角。通过学习和实践这样的项目，学生能够深化对计算机视觉和机器学习在实际问题解决中的应用的理解。