车牌图像目标域混合压缩：高效字符分割与小波-BP神经网络方法

本文主要探讨了一种创新的基于目标域的车牌图像混合压缩方法，针对车牌图像的特点进行优化处理。车牌图像具有字符数量有限、大小统一、字型规则等特点，这为压缩提供了特定的线索。首先，文章通过预处理对车牌进行字符分割，并进行归一化，以便于后续特征提取。特征提取过程中，将字符转化为32×48的统一尺寸，利用网格单元来统计像素分布，划分背景域（A0）和目标域（A1和A2），根据像素数量的不同来区分。 接着，引入小波变换作为压缩工具。小波变换是一种多尺度分析技术，能够捕捉图像在不同频率下的局部特性。在图像压缩框架中，它通过小波分解步骤将图像分解为低频和高频子带，然后可以选择性地保留重要的低频成分并丢弃高频噪声，从而实现图像数据的压缩。这种方法能够保持图像的主要信息，同时减少冗余，提高压缩效率。 最后，BP神经网络被用来进一步优化压缩过程。BP（Back Propagation）神经网络作为一种人工智能技术，能学习和模拟复杂的非线性映射关系。在车牌图像压缩中，神经网络可能被用来调整小波系数的阈值或者进行特征选择，以达到更精确的压缩效果。通过这种方式，该混合方法能够有效地平衡图像质量和压缩率，适应车牌图像识别系统的实际需求。 这项研究旨在开发一种高效的车牌图像压缩方案，结合目标域分析、小波变换和神经网络的优势，能够在满足字符识别准确度的同时，显著降低存储空间占用。这种针对性的压缩策略对于无线网络环境下广泛应用的车牌识别系统来说，具有重要的实用价值。