MATLAB实现的车牌识别系统研究与算法优化

"车牌精确定位-汽车电子电磁兼容emc标准分析" 车牌识别是智能交通系统中的关键技术，主要用于自动识别车辆的身份信息。在车牌识别过程中，精确定位是首要步骤，它涉及到图像处理和模式识别等多个领域的知识。这篇描述详细介绍了如何利用投影法进行车牌的精确定位。 首先，车牌的初步定位是通过去除伪车牌，得到车牌区域。这个阶段可能采用多种方法，例如基于车牌纹理特征、图像信息差或车牌颜色特征的算法。在这些算法完成特征计算后，都会采用投影法对车牌进行切分。 在车牌二值化后，图像在水平方向上显示出明显的灰度面积值跳变，而在垂直方向上则形成峰-谷-峰的特性，峰值代表了车牌的边界。通过分析这些峰值，可以进一步精确地确定车牌的位置。 3.4.1 车牌水平方向的定位算法中，利用了一阶差分运算来突出车牌区域的灰度变化。具体来说，对初步提取的图像进行水平方向的一阶差分，然后沿水平方向累计差分后的图像灰度值，形成投影图。投影图的峰值对应于车牌的边界，从而实现车牌的横向定位。 此外，描述中还提到了一个硕士学位论文，来自上海交通大学的王璐在其研究中，构建了一个基于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。在车牌定位部分，论文提出了小波变换的边缘提取算法和二次定位算法，增强了在光照条件不佳情况下的定位准确性。二值化部分，论文采用了改进的Otsu算法，优化了两维直方图的划分，减少了运行时间并提高了二值化效果。字符识别则利用了BP神经网络，通过有动量的梯度下降法训练网络，提高识别效率。 测试结果显示，该MATLAB实现的车牌识别系统对353幅卡口汽车照片进行识别，证明了系统的有效性，为未来的产品化提供了技术基础。车牌识别技术结合了数学、图像处理和机器学习等多学科知识，是智能交通系统中不可或缺的一部分。