车牌识别技术：数字图像处理与MATLAB应用研究

"基于数字图像处理的车牌识别研究" 车牌识别技术是现代信息技术与交通管理的结合，涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域。这项技术在交通监控、自动收费系统、不停车缴费、车辆安全管理等方面有广泛应用。车牌识别通常包括三个关键步骤：车牌定位、字符分割和字符识别。 在车牌定位方面，本文提出了一种方法，首先在HSV色彩空间中筛选出可能的车牌像素，然后利用数学形态学操作提取出符合车牌颜色特征的连通区域。通过分析车牌的形状特征和字符纹理，排除非车牌区域的干扰元素，如栅格和边框。 字符分割过程中，论文介绍了对倾斜车牌的校正和字符上下边界的确定。借助投影信息和先验知识，准确找到每个字符的边界，同时处理断裂和粘连字符的问题，提高分割精度。 对于字符识别，采用了改进的BP神经网络，经过预处理后进行单个字符的分类。这种方法能适应各种复杂环境下的字符变形和光照变化。 在算法实现上，由于复杂度高，本文通过VC++与MATLAB的接口编程，利用MATLAB的强大功能和图像处理库简化编程工作，使研究者能更专注于算法研究，编写的程序可独立于VC++和MATLAB运行。 关键词：车牌识别、数字图像处理、MATLAB接口、模式识别、神经网络 这一研究不仅深入探讨了车牌识别的关键技术，还提供了实际的编程解决方案，对于提升车牌识别系统的性能和效率具有重要意义。