车牌图像识别技术研究：关键算法与应用

"车牌图像识别应用技术研究" 车牌图像识别技术是一种结合了计算机视觉、人工智能以及模式识别理论的先进技术，主要用于交通管理的智能化。在实际应用中，由于图像内容和质量的多样性，使得车牌图像识别面临诸多挑战。这篇硕士学位论文详细探讨了在开放或半开放环境下车牌图像识别的关键技术，主要包括车牌区域定位、字符切分和字符特征提取及分类识别。 首先，文章深入分析了多种图像处理技术在车牌识别中的应用，如二值化、边缘检测（如Canny算法）、同态滤波、数学形态学操作、直方图变换以及几何畸变校正等。提出了一种新的二值化方法，该方法通过Canny边缘检测寻找特征点，然后基于灰度像素值分析来确定合适的阈值，以满足字符特征提取的预处理需求。 其次，针对车牌区域定位，论文研究了现有的各种方法，并设计了一种基于多方向边缘提取和数学形态学的定位策略。这种方法能够更好地捕捉车牌的共性特征，提高定位准确性。 接着，论文提出了一种基于Canny边缘检测的字符切分方法。这种方法对噪声有较好的鲁棒性，能准确地定位字符边界，且决策过程简洁。 最后，针对字符特征提取和分类识别，论文进行了深入研究，并设计了一套完整的分类识别方案。方案根据汉字、英文字母和阿拉伯数字的特性，分别提取它们的分类特征，并采用相应的分类识别算法。 关键词：车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别 这篇论文全面涵盖了车牌图像识别技术的关键环节，不仅理论分析深入，而且在实践中提出了创新性的解决方案，对于推动车牌识别技术的发展具有重要意义。通过这样的研究，可以提高车牌识别系统的整体性能和鲁棒性，进一步提升交通管理的效率。