MATLAB车牌识别系统研究：小波变换与BP神经网络应用

"字符切分在车牌识别中的应用——基于Python、Selenium、PIL和Tesseract的自动化验证码登录" 在智能交通系统中，车牌识别是一项关键的技术，它广泛应用于停车场管理、高速公路监控、电子警察系统和小区车辆管理等多个场景。尽管已有相关产品问世，但对车牌识别算法的研究始终在持续优化。这篇硕士学位论文主要探讨了基于MATLAB的车牌识别系统，特别是字符切分这一环节，以及与之相关的图像处理和识别技术。 在车牌识别流程中，字符切分是至关重要的步骤。字符切分的目标是将车牌上的单个字符分离出来，以便后续进行字符识别。论文中提到，2007年的车牌规范规定了车牌的尺寸和字符布局，这为字符切分提供了理论依据。例如，车牌总长度为440mm，字符总长度约为409mm，宽度140mm，每个字符宽45mm，高90mm，字符间距离10mm，特殊情况下如第二和第三个字符间距为15.5mm，字符与边界距离25mm。这些数据有助于精确计算每个字符在图像中的位置，从而进行有效的切分。 在软件设计上，论文提到了以下技术： 1. **车牌定位**：采用小波变换进行边缘检测，增强了在光照条件不佳情况下的定位准确性，同时对不同底色的车牌有较好的适应性。此外，还实施了车牌的二次定位算法以提高整体定位效果。 2. **车牌二值化**：利用改进的Otsu算法对车牌图像进行二值化处理。通过对两维直方图的重新划分，减少了运算时间，并且对于多种类型的车牌都能达到理想的二值化效果。 3. **字符识别**：运用BP神经网络进行字符识别。通过引入有动量的梯度下降法优化训练过程，减少了网络学习的振荡，加快了收敛速度，提高了字符识别的效率。 论文中，作者对比了模板匹配算法和BP神经网络算法，结果显示BP网络算法在识别性能上更胜一筹。此外，作者构建了一个测试平台，采用MATLAB的M语言编写软件部分，对353张卡口汽车照片进行车牌识别测试，验证了设计系统的有效性。 字符切分在车牌识别中扮演着核心角色，结合小波变换、Otsu算法、改进的BP神经网络等多种技术，可以实现高效准确的车牌识别。这样的研究为实际应用提供了理论和技术支持，为进一步的产品化开发奠定了坚实的基础。关键词涉及：车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络和MATLAB。