MATLAB驱动的车牌识别系统：小波变换与BP网络优化

本文主要探讨了系统软件设计在汽车电子电磁兼容（EMC）标准中的应用，以车牌识别系统为例，特别是基于MATLAB的解决方案。作者王璐在硕士论文中，针对上海交通大学的研究背景，阐述了MATLAB在车牌识别系统中的关键角色。 1. **图像存储格式与选择**： 在系统软件设计阶段，图像的存储格式是一个重要考虑因素。本文提到常用的图像格式有BMP、JPG、GIF和PCX，而课题中选择的是JPG格式，这体现了对高效性和兼容性的追求。 2. **MATLAB语言的优势**： MATLAB被选为开发工具的主要原因是其高效性和易用性。MATLAB以矩阵为基础，简化了数值计算编程，丰富的函数库和结构化流程控制语句使得编程更加便捷。特别强调了其图像处理工具箱，为处理车牌图像提供了强大支持。此外，MATLAB的可扩展性和交互性使其适合复杂系统的开发。 3. **车牌识别系统设计**： 该论文的核心是基于MATLAB的车牌识别系统，包括车牌定位、字符切分和字符识别三个模块。车牌定位采用小波变换和二次定位算法，提高了在低光照条件下的定位精度，并强调了算法的通用性。车牌二值化则通过改进的Otsu算法优化，降低运行时间，适用于多种类型车牌。字符识别部分，BP神经网络算法结合动量梯度下降法，提升了识别速度和准确性。 4. **算法对比与验证**： 文章对比了模板匹配算法和BP网络算法，结果显示BP网络算法在车牌字符识别上表现更优。通过搭建的测试平台，对353幅汽车照片进行实际车牌识别测试，证实了设计的系统具有较高的识别效率，为后续产品化提供了坚实的技术基础。 5. **关键词总结**： 关键词涵盖了论文的核心技术，如车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络以及MATLAB，这些技术共同构成了研究的焦点和亮点。 本文详细介绍了利用MATLAB进行汽车车牌识别系统的设计过程，展示了MATLAB强大的功能如何在实际应用中提升系统性能，同时也揭示了在车牌识别领域持续发展的前沿技术。