基于MATLAB的车牌识别系统与算法研究

本文主要探讨了车牌字符识别技术，涵盖了三种主流的识别方法，并结合MATLAB平台介绍了一套车牌识别系统的设计与实现。 车牌字符识别是智能交通系统中的关键技术之一，涉及多种算法。模板匹配字符识别算法是早期常用的方法，通过计算输入模式与样本模板的相似性来识别字符。尽管这种方法速度较快，但对噪声和图像畸变敏感，需要大量模板以提高识别准确性，导致处理时间增加。统计特征匹配法则依赖于提取模式的统计特性进行分类，但在面对模糊、断裂或部分缺失的字符时，其鲁棒性较差。 神经网络字符识别算法是另外一种重要的识别手段，分为特征提取后训练和直接输入网络两类。前者关键在于特征选择，过多会增加训练时间，过少可能引起误判；后者利用网络自身特性实现特征提取和识别，具有较好的抗干扰性能和高识别率，但可能导致网络结构复杂，对输入模式维数敏感。 上海交通大学的一篇硕士学位论文详细研究了基于MATLAB的车牌识别系统。该系统包括车牌定位、字符切分和字符识别三个模块。在车牌定位中，采用小波变换提取边缘和二次定位算法，以提升在光照条件不佳情况下的定位精度。二值化步骤则使用改进的Otsu算法，优化了直方图划分，减少了运行时间并改善了各种车牌的二值化效果。字符识别部分，通过有动量的梯度下降法训练BP神经网络，提高了网络的收敛速度和识别性能。与模板匹配算法相比，BP网络算法表现更优。 测试平台使用MATLAB的M语言编写，对353幅汽车照片进行车牌识别，验证了设计系统的有效性，为未来的产品化提供了技术基础。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。 车牌字符识别技术涉及多种算法，各有优缺点。MATLAB作为一个强大的工具，为车牌识别系统的开发提供了便利。未来的研究将继续优化这些算法，提高识别效率和准确性，以适应更广泛的智能交通应用场景。