汽车牌照自动识别系统研究：数字图像处理应用

"基于数字图像处理对汽车牌照自动识别系统的研究" 本文主要探讨的是如何利用数字图像处理技术来构建一个高效、准确的汽车牌照自动识别系统（Automatic License Plate Recognition, ALPR）。作者首先强调了车牌识别在智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）中的重要应用，如电子收费、出入控制和车流控制等。车牌识别系统主要包括四个关键步骤：车牌图像输入、车牌定位、字符分割和字符识别。 车牌定位是系统的第一步，也是最核心的技术之一。作者提出了一种结合图像边缘检测和数学形态学的方法来定位车牌。首先，通过预处理将原始彩色图像转换为灰度图像，然后利用Sobel算子进行边缘检测。接着，利用膨胀和腐蚀的组合——开运算和闭运算，对边缘图像进行处理，从而提取出可能的车牌区域。通过计算长宽比和白色像素占比，结合车牌字符的水平分布特征，进一步精确定位车牌。对于可能存在的车牌倾斜问题，文章采用了Radon变换算法进行校正，以便于后续的字符分割。 字符分割阶段，作者利用投影信息和先验知识来确定每个字符的边界，确保正确地将字符从背景中分离出来。这一阶段的成功与否直接影响到字符识别的准确性。 在字符识别环节，文章提出了一种改进的BP神经网络算法。BP神经网络是一种常用的模式识别工具，在字符识别中表现出良好的性能。实验结果表明，该算法能够显著提高识别速度和准确率。 本文研究的核心是通过数字图像处理技术优化车牌识别系统的各个关键步骤，尤其是车牌定位和字符识别，以提升系统的整体性能。这种方法对实际交通管理系统的自动化有着重要的实用价值，并为未来更高级的智能交通应用提供了理论和技术支持。