图像去雾与车牌识别：基于暗原色的算法优化与BP神经网络应用

图像去雾及常用算法在车辆信息采集过程中的重要性 --- 在现代智能交通系统（ITS）发展中，车牌识别技术（LPR）扮演着关键角色，它被广泛应用在车辆管理中，对于交通控制系统的效率提升至关重要。本文主要聚焦于图像处理与BP神经网络在车牌识别系统中的应用，特别是在图像预处理阶段。 图像预处理是关键步骤，由于大气散射导致采集的图像模糊不清，降低了图像质量和可处理性。为了提高后续车牌定位和字符分割的准确性，预处理包括去雾、灰度化和图像增强等操作。去雾是预处理的重要环节，尤其在雾霾频繁的环境下。目前，去雾算法主要分为基于图像处理的增强方法和物理模型的复原方法。全局化增强方法如全局直方图均衡化通过拉伸调整像素灰度分布，提高对比度；小波方法利用多尺度分析强化图像细节。 文章重点讨论了暗原色先验下的去雾算法，提出了一种改进版本，通过优化透射率估计，尤其是在白色和明亮区域，能够更真实地还原图像颜色。这种改进在实际效果上优于原始算法，确保了图像质量的提升，为后续字符识别提供了更好的基础。 在车牌定位和字符分割模块，作者分析了传统方法的局限性，引入了水平扫描和垂直投影策略精确定位车牌区域。利用车牌区域的先验信息，选择局部垂直投影法进行字符分割，这一步骤确保了字符识别的准确性。 BP神经网络是本文另一个核心内容，它被用于车牌字符识别。作者根据中国车牌的特性，设计了特定的汉字网络、字母网络和数字字母网络，对网络参数的选择进行了深入研究，以适应不同字符的识别需求。BP神经网络的学习能力在此发挥了重要作用，通过训练和调整权重，提高了识别精度。 图像去雾、精确的车牌定位与分割以及适应性很强的BP神经网络技术在车牌识别系统中协同工作，共同实现了对复杂环境下的车辆信息高效、准确处理，为智能交通系统提供了强大的技术支持。