基于VC的车牌识别系统研究：图像预处理与字符识别

"这篇硕士学位论文主要探讨了车牌识别技术，特别是在使用图像锐化算法和智能软件如SmartGit的背景下。作者付晓红在导师王俊杰的指导下，深入研究了基于VC软件的车牌自动识别系统，该系统包含了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个关键步骤。论文主要工作集中在解决实际应用中的难点，优化图像预处理以去除噪声，精确车牌定位，高效字符分割，以及使用BP神经网络进行字符识别。" 在图像预处理方面，作者强调了预处理对于提高图像质量和去除噪声的重要性。预处理算法的选择是根据车牌的特点和拍摄环境，通常包括灰度转换、直方图均衡化、二值化等步骤，以转化为便于后续处理的二值图像。 车牌定位是识别过程的关键，作者采用数学形态学方法保留图像中的相关区域，然后结合车牌的纹理特征和字符特点进行粗定位和细定位，确保准确地从背景中分离出车牌。 字符分割阶段，论文提出了一个结合峰谷法、横向和纵向投影法以及字符宽度的模板匹配法的策略，这有助于在不同条件下的字符精确分割，为字符识别打下基础。 在字符识别环节，BP神经网络被广泛应用。针对汉字、字母、字母和数字混合以及纯数字四种类型的车牌字符，设计了相应的BP神经网络模型，以提升识别准确率。 整个系统在VC环境下编程实现，实验结果表明，所提出的车牌定位、字符分割和识别算法在实际应用中表现出良好的性能。关键词包括数字形态学、车牌定位、字符分割、字符识别和BP神经网络。 这篇论文不仅深入研究了车牌识别技术的具体算法，还提出了针对实际问题的解决方案，对于理解和改进车牌识别系统具有重要参考价值。