车牌识别算法深度探讨：定位与字符识别关键技术

车辆牌照识别的算法研究是一篇针对计算机视觉在实际应用中，特别是交通管理领域的深入探讨。作者张树波在硕士研究生学位论文中，详细分析了车牌识别技术的重要性，尤其是在中国社会经济迅速发展背景下，车辆数量剧增，对车牌识别的需求日益迫切，以实现对车辆的有效管理和追踪。 论文的主要内容分为三个关键模块：车辆图像预处理、车牌定位和车牌字符识别。预处理阶段涉及图像获取、灰度化、增强去噪和边缘检测，这是后续步骤的基础。车牌定位是核心技术之一，作者创新性地提出了一种基于HSV颜色空间构造5级灰度图的方法。通过对比车牌区域与背景在H、S、V分量上的差异，构建决策树，从而定位车牌，有效地解决了因污染、光照变化和图像倾斜导致的识别难题。 字符分割是另一个关键技术，论文采用形态学算子进行噪声去除，然后利用霍夫变换检测边界并校正图像倾斜，确保字符区域清晰。字符识别阶段，作者研究了拓扑特征、结构特征、区域熵特征和笔画特征，这些特征能抵抗字符形状变化和变形带来的干扰。通过融合多种特征，论文构建了多级分类器，以提高字符识别的准确性。 此外，论文还回顾了车牌识别的历史进展和技术现状，展望了未来的研究方向。通过对理论、算法和应用层面的全面探讨，本文不仅提供了实用的车牌定位和字符识别算法，也为该领域的进一步发展提供了有价值的理论基础和实践指导。 这篇论文对于理解车辆牌照识别的基本原理、技术挑战以及解决方案具有重要意义，对于推动智能交通系统的研发和实际应用具有积极作用。