MATLAB驱动的车牌字符识别：小波+BP网络提升精度

车牌字符识别是一种关键的计算机视觉技术，尤其在智能交通领域中扮演着重要角色。本文以Python、Selenium、PIL（Python Imaging Library）和Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）为基础，探讨了一种结合MATLAB的车牌识别系统的研究方法。 1. **模板匹配字符识别算法**：这种方法基于计算输入模式与预定义模板之间的相似性，选择相似度最高的模板作为识别结果。模板匹配速度快，但对噪声敏感，需要较大的模板或多个模板以提高准确性，这可能导致处理时间增加。 2. **统计特征匹配法**：它依赖于特征提取和分类决策函数。然而，当字符存在模糊、笔画问题时，这种方法的鲁棒性和识别精度受限，不适用于复杂的识别环境。 3. **神经网络字符识别算法**：分为两类：一是先提取特征再训练神经网络，特征选择和参数调整是关键；二是直接输入图像，利用神经网络自动提取特征和识别，网络结构复杂，适合处理大量信息，但可能导致网络规模庞大。 文章提到的MATLAB在车牌识别系统中的应用体现在整体设计中，软件部分包括车牌定位、字符切分和字符识别。其中，车牌定位模块引入小波变换增强边缘检测和二次定位，提升了在低光照条件下的定位精度，并使用改进的Otsu算法进行二值化处理，有效减少运行时间且适应各种底色车牌。BP神经网络字符识别算法采用了动量梯度下降法，减小学习过程的振荡，加速收敛，从而提高识别效率。 对比模板匹配和BP网络算法，结果显示BP网络在识别性能上更优，尤其是在复杂场景下。通过搭建的MATLAB测试平台，对353幅卡口汽车照片进行车牌识别，验证了系统的有效性，为后续的产品化提供了坚实的技术基础。 关键词：车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络、MATLAB。本文的研究不仅展示了MATLAB在车牌识别领域的实用性，还展示了在实际问题中优化算法以提高识别准确性和速度的重要性。