车牌识别技术研究：算法与SmartGit应用

"车牌识别技术的研究-付晓红硕士论文" 本文详细探讨了基于VC软件的车牌自动识别系统的实现，作者付晓红在王俊杰教授指导下，对这一智能交通领域的关键技术进行了深入研究。汽车牌照自动识别系统是计算机视觉和模式识别技术在交通管理中的重要应用，可用于交通流量监测、车辆管理、不停车收费等多种场景，具有广阔的实用价值。 在论文中，作者首先概述了实际应用中车牌识别系统面临的挑战和问题。接着，针对图像预处理环节，作者详细介绍了如何运用相关理论，结合车牌特性及环境，选择合适的预处理算法来提高图像质量，去除噪声，并将其转化为便于处理的二值化图像。 在车牌定位方面，作者分析了现有的车牌定位方法，利用数学形态学对图像进行处理，保留相关性强的区域，然后结合车牌纹理和字符特征进行粗定位和细定位，最终精确地从图像中提取出车牌。 字符分割是识别的关键步骤，作者采用了峰谷法、横向和纵向投影法以及字符宽度的模板匹配法相结合的方法，有效地实现了字符的分割，确保了分割的准确性。 对于字符识别，论文采用的是广泛使用的BP三层神经网络。作者设计并实现了针对汉字、字母、字母和数字混合以及数字四种类型的BP神经网络，以达到较高的字符识别率。 在VC环境中编程实现这些算法后，实验结果显示，论文提出的车牌定位、字符分割和字符识别算法均能取得良好的效果。 关键词包括：数字形态学、车牌定位、字符分割、字符识别、BP神经网络。这篇论文出自武汉理工大学，付晓红的硕士毕业论文，完成于2008年5月1日。