基于MATLAB的车牌识别系统研究：小波变换与优化算法

"这篇论文是上海交通大学王璐硕士研究生的学位论文，研究主题为基于MATLAB的车牌识别系统。论文详细介绍了车牌识别系统的创新点、结构以及相关算法的改进。" 在论文"论文结构-汽车电子电磁兼容emc标准分析"中，作者提到了四个主要的创新点，这些创新点集中在车牌识别的算法优化上： 1. 针对车牌边缘提取和定位问题，提出了基于小波变换的算法。利用Mallat小波快速算法进行两次分解，提取出高频部分的垂直分量，通过形态学处理强化车牌特征，然后结合先验知识和投影方法提高在光照不佳情况下的定位准确性。 2. 对经典的二值化算法Otsu进行了改进，将原有的二维直方图降维为一维，以提高运算速度，优化了不同类型车牌的二值化效果。 3. 在字符识别的模板匹配算法中，创新性地采用九宫格方式划分字符，每个区域内独立进行特征提取，增强了识别的准确性。 4. 对BP神经网络字符识别算法，引入有动量的梯度下降法，加速网络训练过程，减少振荡，提升了识别速度和准确性，证明了BP网络算法优于传统的模板匹配算法。 论文结构分为七章，第一章介绍了车牌识别研究的背景、现状、应用和发展趋势。第二章详述了车牌识别系统的总体设计，包括硬件、软件设计和测试平台搭建，重点在于软件设计和测试平台。第三章聚焦于车牌定位的算法研究，利用小波变换理论进行车牌边缘检测。 此论文是基于MATLAB实现的，MATLAB作为一个强大的计算和可视化工具，为车牌识别系统的开发提供了便利。通过搭建测试平台并进行实验，证明了所设计的车牌识别系统能有效识别车牌，为后续的产品化提供了坚实的技术基础。关键词涵盖了车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络和MATLAB。