车牌识别技术：图像处理与字符识别

"这篇论文是关于车牌识别系统的实现，作者为王义军，通信工程专业，由文展副教授指导，提交于2015年5月。论文详细介绍了车牌检测的各个步骤，包括图像处理、车牌定位、字符分割和字符识别，并采用了一系列算法，如二值化处理、squares方法、改进后的投影法和模板匹配法。" 车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分，它主要通过图像处理技术来自动识别车辆的车牌号码，从而提高交通管理的效率和安全性。以下是对论文中涉及的关键知识点的详细说明： 1. 图像处理：图像处理是车牌识别的基础，通常包括图像预处理、特征提取等步骤。预处理包括灰度转换、去噪、平滑等，目的是提高后续分析的准确性和效率。 2. 二值化处理：二值化是将图像转化为黑白两种色调的过程，便于后续的边缘检测和特征提取。在车牌识别中，二值化可以简化图像，突出车牌的边缘信息。 3. 车牌定位：是确定车牌在图像中的位置。论文中提到使用了squares方法，这是一种基于边缘检测和形状匹配的方法，可以有效找到矩形形状的车牌。 4. 改进后的投影法：字符分割是将车牌上的每个字符分开，以便单独识别。投影法是通过对图像行或列的像素强度求和来实现的，改进后的方法可能更适应实际图像中的光照变化和字符粘连问题。 5. 字符识别：字符识别通常使用模板匹配或机器学习算法，如支持向量机(SVM)或深度学习的卷积神经网络(CNN)。论文中采用模板匹配法，这是通过比较图像中的字符区域与预定义的字符模板，找出最佳匹配来识别字符。 6. 数据库匹配：识别出的字符会与预先存储的车牌数据库进行比对，以验证和获取完整的车牌信息。 7. 应用前景：基于图像处理的车牌识别系统因其非侵入性、高效性而具有广泛的应用潜力，例如在高速公路收费、停车场管理、交通违法行为监控等领域。 这篇论文详细阐述了车牌识别系统从图像获取到最终识别的全过程，对于理解车牌识别技术的实现原理及其应用具有重要价值。