基于神经网络的车牌识别系统研究与实现

"基于图像处理和神经网络的车牌识别系统研究" 这篇硕士学位论文是中南大学学生雷静在2009年完成的，导师为刘雄飞，专业领域为电路与系统。论文主要探讨了利用图像处理技术和神经网络实现车牌识别系统的研究。车牌识别系统（LPR）在智能交通系统（ITS）中扮演着重要角色，近年来成为研究的焦点。 论文首先概述了车牌识别系统的技术现状，详细介绍了系统中的关键步骤，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。对于图像预处理，作者结合了模糊C均值二值化、形态学滤波和Sobel算子边缘检测等技术，以优化图像质量。在车牌定位方面，论文对比了基于特征统计、改进Sobel算子和粒子图像相关法的几种方法，最终确定粒子图像相关法为最优方案。 字符分割模块中，论文提出了一种基于多尺度模板匹配的创新算法，利用尺度变换找到最佳匹配，配合Hough变换以提高分割准确性。为减少噪声干扰，论文还引入了预处理阶段的最大连通域边界均值方法。在字符识别环节，作者对传统的反向传播（BP）神经网络进行了深入研究，并提出了一种附加动量法改进的BP算法，通过实验验证了其有效性。 实证研究表明，该论文所提出的综合方法在识别效果、效率、鲁棒性和实时性方面表现良好。关键词包括图像处理、车牌定位、字符分割以及BP神经网络。 这篇论文的贡献在于它不仅对车牌识别的关键技术进行了深入研究，还提出了一系列创新的解决方案，尤其是在字符分割和识别算法上的改进，为实际应用提供了理论支持。对于关注神经网络在车牌识别领域的研究人员和开发者来说，这是一份有价值的研究参考。