MATLAB实现的车牌识别系统：算法与应用

车牌识别系统作为智能交通的核心技术，近年来随着智能交通的发展得到了广泛关注。本文主要针对这一主题，通过MATLAB平台进行深入研究，旨在设计并实现一个高效的车牌识别系统。作者首先概述了车牌识别系统在停车场管理、高速公路监控、电子警察等多个场景中的广泛应用，强调了其对国家安全和发展的重要性。 研究过程详尽地涵盖了五个关键步骤：预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别。在车牌定位模块，作者提出了一种基于小波变换的方法，利用其在图像处理中的特性来增强车牌边缘的检测，提高了在低光照条件下的定位精度，同时该算法对于不同底色的车牌具有很好的适应性。对于车牌二值化，作者改进了Otsu算法，通过调整直方图区域划分，有效地降低了计算复杂度，确保了对各类车牌类型的精确二值化处理。 字符识别部分，作者采用了BP神经网络算法，利用有动量的梯度下降法优化训练过程，有效减少神经网络学习过程中的振荡，从而加速收敛，提高了字符识别的准确性。在此基础上，作者还对比了模板匹配算法与BP网络算法，结果显示BP网络在识别精度上具有明显优势。 整个系统开发过程中，作者充分利用MATLAB的强大功能，特别是其M语言的易用性和灵活性，实现了软件的高效编写和调试。通过搭建的测试平台，对353幅卡口汽车照片进行实际测试，结果显示所设计的车牌识别系统表现出良好的识别性能，为后续的产品化提供了坚实的技术支持。 本文的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，全面展示了作者对车牌识别技术的深入理解和实践能力。这篇硕士学位论文不仅阐述了车牌识别的基本原理和技术，还展示了MATLAB在实际应用中的实用价值，为相关领域的研究者和开发者提供了有价值的参考。