车牌识别技术：基于BP神经网络的算法研究

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于BP神经网络的车牌识别技术，涉及车牌图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤。作者付晓红在导师王俊杰的指导下，针对计算机视觉和模式识别在智能交通领域的应用进行了深入研究，特别是对于车辆牌照自动识别系统的构建进行了全面阐述。" 在车牌识别技术中，首先进行的是图像预处理，这一阶段至关重要，因为它直接影响后续步骤的效果。预处理通常包括图像增强、去噪和二值化，目的是提高图像质量，使车牌特征更加明显。作者在预处理环节中考虑了车牌的实际环境因素，选取合适的算法以适应不同的光照和背景条件。 接下来是车牌定位，这是识别过程的关键一步。作者采用数学形态学方法筛选出图像中的相关区域，并结合车牌的纹理特征和字符特点进行粗定位和细定位，确保能准确地从图像中提取出车牌。 字符分割是识别流程中的又一挑战，论文中提到的方法是结合峰谷法、横向和纵向投影法以及字符宽度的模板匹配法，这些策略共同作用以实现字符间的精确分离。 最后，字符识别阶段采用了经典的BP神经网络模型。BP神经网络因其学习能力强、适应性广而被广泛应用，作者设计了四种类型的神经网络模型，分别对应汉字、字母、字母和数字混合以及纯数字的字符识别，有效提升了识别率。 整个系统在VC环境中编程实现，实验结果显示，所提出的车牌定位、字符分割和字符识别算法均取得了良好的效果。关键词包括数字形态学、车牌定位、字符分割、字符识别以及BP神经网络。 这一研究不仅为车牌识别技术提供了理论基础和实践方法，也为智能交通系统的未来发展拓宽了道路，特别是在交通流量监测、安全管理、不停车收费等领域具有显著的实用价值。