MATLAB实现的车牌识别系统研究与算法分析

"基于MATLAB的车牌识别系统研究" 在本篇硕士论文中，作者王璐探讨了汽车电子领域的电磁兼容（EMC）标准，并重点分析了车牌识别系统的具体设计和实现。尽管标题提及的是"本章小结-汽车电子电磁兼容emc标准分析"，但实际内容主要集中在车牌识别系统的软件设计，特别是利用MATLAB这一工具进行开发。 车牌识别系统在智能交通系统中扮演着关键角色，被广泛应用于停车场管理、高速超速监控、城市交通管理和住宅区车辆管理等场景。当前已有相关产品问世，但算法的研究与改进一直是持续关注的焦点。作者首先对现有技术进行了全面研究，然后构建了一个基于MATLAB的车牌识别系统。 系统设计主要包括三个核心模块：车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别。在车牌定位方面，采用了小波变换来提取车牌边缘，增强了在光照条件不佳情况下的定位准确性，对不同底色的车牌有良好适应性。此外，还提出了一种车牌二次定位算法，进一步提高定位精度。 在车牌字符二值化过程中，作者应用了改进的Otsu算法，通过对二维直方图的重新划分，显著缩短了运算时间，确保了对不同类型车牌的优秀二值化效果。字符识别模块则利用了有动量的梯度下降法训练的BP神经网络，有效减少了网络学习过程中的振荡，加速了网络收敛，从而实现车牌字符的精确识别。 论文还对比了BP神经网络算法与模板匹配算法，证明了前者的优越性。作者基于这些算法构建了一个测试平台，该平台的软件部分完全由MATLAB的M语言编写。通过353幅卡口汽车照片的测试，验证了所设计的车牌识别系统的性能，证明其能有效地进行车牌识别，为后续的产品化提供了坚实的技术基础。 关键词涉及：车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络以及MATLAB。这篇论文展示了在MATLAB环境下进行车牌识别系统开发的可能性和优势，对于提升车牌识别的准确性和效率具有重要意义。