车牌识别技术：数字图像处理与MATLAB应用

"基于数字图像处理的车牌识别研究" 车牌识别系统是现代交通监控与管理中的核心技术，它综合运用了数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域的知识。该系统在自动收费、不停车缴费、失窃车辆追踪、停车场管理以及特殊车辆出入控制等方面具有广阔的应用前景。 在车牌识别的过程中，主要包括三个关键步骤：车牌定位、字符分割和字符识别。首先，车牌定位是通过分析车牌图像在HSV色彩空间的特性，对符合条件的像素进行筛选，接着利用数学形态学方法提取出车牌的连通区域。通过对形状特征和字符纹理的分析，排除非车牌区域，如栅格和边框，从而准确地定位车牌。 字符分割阶段，首先需要对车牌进行校正以消除倾斜，然后确定字符的上下边界。通过投影信息和先验知识，确定每个字符的边界，同时处理断裂和粘连的字符，确保分割的准确性。字符识别则采用改进的BP神经网络，经过预处理后对单个字符进行识别，提高识别率。 实现这些算法通常较为复杂，因此在开发过程中，采用了VC++与MATLAB的接口编程。MATLAB具有高效的编程环境和丰富的图像处理库，通过接口调用MATLAB编写的函数，可以简化编程工作，使研究人员能更专注于算法的研究和优化。 关键词：车牌识别、数字图像处理、MATLAB接口、车辆管理、模式识别、神经网络 这一研究不仅探讨了车牌识别的具体技术细节，还展示了如何将不同领域的知识融合应用于实际系统中，以及如何通过合理工具的选择和使用，提升研发效率。对于从事智能交通系统和图像处理研究的人员，此研究提供了有价值的参考和实践指导。