改进型车牌识别技术：基于图像处理与BP神经网络

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于图像处理及BP神经网络的车牌识别技术，由武汉科技大学的冯知凡撰写，导师为方康玲，专业是模式识别与智能系统。该研究着重于车牌识别系统在智能交通系统中的重要性，涵盖了车牌定位、倾斜矫正、字符分割和字符识别四个关键步骤。 在车牌定位方面，论文提到了多种算法，包括基于图像彩色信息、纹理分析、边缘检测、数学形态学、遗传学以及神经网络的理论。特别地，作者提出了一种结合Sobel Y方向边缘检测、一阶水平差分、曲线平滑、波峰波谷检测法和波峰区域合并法的改进方法，旨在快速准确地定位车牌。 对于车牌倾斜矫正，论文提出利用车牌字符的纹理分布特征，以此避免边缘污染或不存在的问题，同时也减少了对Hough直线检测的依赖，简化了运算过程。 在字符分割环节，论文强调了利用字符的纹理特征、面积分布特征和形状特征（长宽比），结合投影特征和连通域特征，提出了新的字符分割策略。 字符识别部分，研究采用BP神经网络作为基础，这是模式匹配、特征分类法之外的一种分类方法。此外，论文中还应用了灰度变换、Otsu自适应阈值二值化、图像滤波和边缘检测等图像处理技术，以优化整个识别流程。 论文开头部分概述了车牌识别技术的研究背景和当前研究状况，明确了本文的主要研究内容，即对现有车牌识别技术的改进和优化。通过这些技术和方法，期望提高在实际环境中的车牌识别效率和准确性。"