MATLAB的车牌识别系统研究

本文首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，

在研究的基础上开发出一个基于MATLAB的车牌识别系统。确定了整

体设计方案，其中软件部分包括车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识

别三个模块。车牌定位模块中提出了基于小波变换的车牌边缘提取的算

法，以及车牌二次定位的算法，提高了系统在光照条件较差的情况下的

定位准确率，该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性；车牌的二

值化采用了改进的Otus算法，重新划分了其两维直方图的区域，改进

后的算法大大减少了运行时间，对于各种类型的车牌都能达到较好的二

值化效果；针对BP神经网络字符识别算法，采用有动量的梯度下降法

训练网络，减小了神经网络学习过程的振荡趋势，使得BP网络能够较

快的达到收敛，完成车牌字符的识别。对模板匹配算法和BP网络算法

进行对比，证明了BP网络算法要优于模板匹配算法。

根据上述算法搭建了一个测试平台。整个测试平台的软件部分采用

MATLAB的M语言编写。通过测试平台，对353幅卡口汽车照片进行

车牌识别，测试系统的性能。测试结果表明，本课题设计的车牌识别系

统可有效地实现车牌识别，为今后的产品化奠定了很好的技术基础。

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