车牌识别关键技术与系统开发：一种基于纹理与特征的方法

本文主要探讨了汽车牌照自动识别技术在现代化交通中的重要性和其对交通系统智能化的影响。作者袁宝民在大连理工大学攻读机械设计及理论硕士学位期间，针对车牌识别这一关键技术进行了深入研究，撰写了这篇硕士学位论文。 首先，论文从当前车牌定位和识别方法的代表性工作入手，分析了图像处理技术在该领域的应用。预处理是整个流程的关键环节，通过灰度化、锐化、二值化和中值滤波等步骤，有效地去除图像噪声，突出车牌的纵向纹理特征。研究者提出了两种车牌定位方法：一是基于移差扫描和窗口搜索的定位策略，它利用图像特征进行精确搜索；另一种则是基于分形盒子维数的方法，这种方法依赖于复杂几何形态分析来确定车牌区域。 在车牌定位的基础上，论文进一步探讨了车牌字符识别技术。字符识别包含了定向校正、字符切割和多分类器融合等多个步骤。定向校正是通过搜索车牌字符的顶点来纠正倾斜角度，而基于投影直方图的字符切割则帮助确定字符的边界，最后，多分类器融合提高了识别的准确性。 作者使用Visual Basic (VB) 开发了一个Windows平台的车牌自动识别原型系统，强调了系统的交互性和用户界面设计，以提升用户体验。论文的关键词涵盖了车牌识别（LPR）、车牌定位、窗口搜索、分形盒子维数等核心概念，全面展示了作者在汽车牌照自动识别技术研究方面的成果。 本论文不仅介绍了车牌识别技术的最新进展，还提供了实际的系统开发实践，对于推动交通系统智能化和自动化具有重要意义。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解车牌识别技术的工作原理、关键算法和系统实现，对于相关领域的研究人员和工程师具有很高的参考价值。