MATLAB车牌识别系统：小波+改进Otsu+BP网络的创新应用

本文是一篇关于利用Python、Selenium、PIL（Python Imaging Library）和Tesseract OCR（Optical Character Recognition）技术结合MATLAB进行车牌自动识别的硕士论文。论文的创新点主要集中在以下几个方面： 1. **车牌边缘提取与定位**：作者提出了一种基于小波变换的车牌边缘检测方法，利用Mallat小波快速算法进行两次分解，提取高频部分的垂直分量，通过形态学处理强化车牌特征并减少干扰。通过先验知识进行初步定位，然后结合投影进行精确定位，提升了在低光照环境下的定位精度，适应性强于传统方法。 2. **Otsu算法优化**：对二值化过程中常用的Otsu算法进行了改进，通过将二维直方图降维为一维，提高了算法的运算效率，确保了不同类型车牌的二值化效果。 3. **字符识别特征提取**：针对字符识别算法，作者提出了一种新的特征提取策略，将字符划分为九宫格区域，分别提取特征，这显著提高了识别的准确性和鲁棒性。 4. **BP神经网络改进**：论文中采用了带有动量的梯度下降法训练BP神经网络，通过修正负梯度的方向和加入动量因子，加快了网络收敛速度，提升了字符识别的运算速度和识别率，使得BP网络在字符识别方面表现优于模板匹配算法。 论文的结构清晰，分为7章：第一章介绍了车牌识别的背景、现状及其应用，第二章详细论述了车牌识别系统的整体设计，包括硬件和软件部分，重点是软件设计中的定位、字符切分和识别模块，以及测试平台的搭建。第三章深入探讨了车牌定位的具体算法。通过MATLAB的M语言，作者构建了一个测试平台，对353张卡口汽车照片进行了车牌识别，并展示了系统的高效性能。这篇论文展示了在车牌识别技术上的创新和实用性，为后续产品研发提供了强有力的技术支持。关键词包括车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络和MATLAB。