车牌识别关键技术研究与实践：C语言实现与性能优化

车牌识别技术研究与实现是一篇由南京理工大学硕士研究生陶军撰写的论文，专注于探讨和实现在计算机视觉和模式识别领域的车牌识别技术。论文的主攻方向是设计一个高效且鲁棒的车牌识别系统，它在智能交通控制、停车场管理和违章车辆监控等方面具有广泛应用。 论文首先介绍了车牌识别系统的基本原理，强调了它在现代交通管理系统中的核心地位，结合了计算机视觉技术的图像处理和模式识别技术。作者针对系统的关键步骤进行了深入研究，主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别。 在图像预处理部分，作者采用了灰度变换、同态滤波和平滑技术来提高图像质量，这对于后续的车牌检测至关重要。接下来，车牌定位被重点讨论，作者对现有算法进行了详细的比较和分析，提出了一种结合灰度特征法和颜色特征法的定位策略，包括粗定位和精定位，以增强系统的鲁棒性，确保即使在复杂的光照和角度变化下也能准确识别。 字符分割环节中，作者通过去除车牌边界并运用连通域法将车牌上的字符分离出来，同时处理可能存在的字符粘连问题。字符识别阶段，论文引入了Foley和Sammon的最佳鉴别变换方法，实现了较高的识别率和可靠性，即使面对污渍、变形或模糊的情况，也能保持良好的识别性能。 此论文的创新之处在于其算法具有高度的灵活性，对车牌在图像中的位置不设限制，能够适应不同环境条件，如光照强度和图像对比度的变化。经过系统测试，结果显示车牌定位的准确率高达96%以上，字符识别的准确率也超过了90%，显示出作者在该领域的扎实研究和实践经验。 关键词提炼出本文的核心内容，包括车牌识别、图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别，这些都是实现一个实用且高效的车牌识别系统不可或缺的技术手段。这篇硕士论文不仅提供了理论分析，还展示了实际应用中的关键技术，为相关领域的研究者提供了有价值的参考和实践指导。