MATLAB车牌识别系统：小波变换与BP神经网络算法

"基于MATLAB的车牌识别系统研究" 在智能交通系统中，车牌识别是一项关键技术，它被广泛应用于停车场管理、高速公路执法、城市交通监控等多个领域。随着科技的发展，尽管已有许多车牌识别产品问世，但对相关算法的研究始终在持续进行，以提高识别效率和准确性。上海交通大学的一篇硕士学位论文详细探讨了这一主题，提出了一种基于MATLAB的车牌识别系统。 该系统主要由三个核心模块组成：车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别。在车牌定位方面，论文中采用了小波变换来提取车牌边缘，小波变换能有效捕捉图像细节，但原始边缘可能不连续，因此引入了形态学处理，通过结构元素的选择来连接车牌边缘，形成连通的整体，这有助于后续的定位操作。在光照条件不佳的情况下，通过二次定位算法，系统能够提升定位的准确率，同时对不同底色的车牌具有良好的适应性。 车牌二值化是图像处理的关键步骤，文中提到使用了改进的Otus算法。Otus算法是一种自适应阈值选择方法，而改进后的版本优化了二维直方图的划分，减少了计算时间，对于各种类型的车牌都能得到较好的二值化效果，提升了处理速度。 在字符识别阶段，研究者采用了BP神经网络，通过有动量的梯度下降法训练网络，以减少学习过程中的振荡，加速网络的收敛，从而高效地识别车牌上的字符。论文还对比了模板匹配算法和BP网络算法，结果显示BP网络在性能上更优。 整个测试平台的软件部分使用MATLAB的M语言编写，对353幅卡口汽车照片进行了实际测试，验证了系统的有效性。测试结果显示，这套车牌识别系统能够有效地识别车牌，为进一步的产品化开发提供了坚实的技术基础。 关键词涉及车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络以及MATLAB，这些是构建和优化车牌识别系统的核心技术点。通过这样的系统设计，不仅提高了车牌识别的精度，也推动了智能交通技术的不断发展。