车牌识别关键技术研究：数字图像处理与Matlab应用

本篇硕士学位论文深入探讨了图像处理在车牌识别领域的关键应用。作者陈永超，专业背景为控制理论与控制工程，指导教师为李汉强，研究主题聚焦于"基于数字图像处理的车牌识别"。车牌识别作为一项多学科交叉的技术，涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域，其在交通监控、自动收费系统、车辆管理等方面具有重要意义。 论文首先介绍车牌识别的基本流程，主要包括定位、字符分割和字符识别三个步骤。在车牌定位环节，作者利用色彩空间的特性进行像素过滤，结合数学形态学处理，筛选出与车牌颜色特征匹配的连通区域，有效排除干扰。接下来，通过对车牌形状和字符纹理的分析，进一步确定车牌区域，确保准确性。 字符分割阶段，论文着重处理车牌的倾斜矫正和确定字符边界，通过投影信息和先验知识来定位字符，并设计了针对断裂和粘连字符的特殊处理策略。识别单个字符时，采用了改进的BP神经网络，确保了识别的精度。 考虑到算法实现的复杂性，作者选择使用VC++和Matlab进行编程，尤其是通过编写接口，使得算法可以在无需依赖这两种工具的情况下独立运行。Matlab的优势在于其高效的编程环境和丰富的图像处理功能，这使得研究者可以专注于算法核心部分，而无需过分关注底层实现细节。 关键词提炼出车牌识别、数字图像处理以及Matlab接口的重要性，强调了这些技术在实际应用中的核心作用。这篇论文不仅提供了实用的车牌识别技术，还展示了如何通过跨学科方法和工具优化科研过程，推动了该领域的发展。