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基于小波变换和神经网络的车牌识别算法研究
| 论文题名： | 基于小波变换和神经网络的车牌识别算法研究 |
| 关键词： | 智能交通系统;小波变换;神经网络;车牌识别;图像处理;字符分割算法 |
| 摘要： | 车牌识别(License Plate Recognition，LPR)是智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)的一个重要组成部分，该系统综合了计算机视觉技术和模式识别技术，在桥梁路口自动收费、停车场无人管理和路间车辆通信，对肇事车辆、被盗车辆、犯罪车辆进行辨别和拦截等起着重要的作用。 本文研究的主要内容如下： 图像预处理：通过分析传统图像预处理的方法，如直方图均衡、高通滤波，发现这些图像增强方法都存在着不足，如噪音放大，有时可能引入新的噪声结构等。针对这些方法的不足，本文采用了基于小波变换的数字图像增强方法，这种算法利用小波变换获得图像多分辨率梯度信息，通过修改图像在不同分辨率尺度下的梯度信息系数，提高了图像的对比度。 车牌定位：本文针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出一种基于改进Sobel算子的车牌定位算法，首先对已经通过预处理的车牌图像使用改进的Sobel算子进行运算，然后使用迭代求图像最佳分割阈值的算法二值化车牌图像，最后结合水平投影和垂直投影算法对候选区域分析锁定车牌位置。 字符分割：针对定位后车牌区域的噪声影响以及一些不可避免的定位误差问题，本文采用了一种基于小波去噪和垂直投影相结合的字符分割算法，首先利用小波去除噪声，然后运用垂直投影技术进行字符分割，得到了单个数字、字母和汉字图像，最后进行归一化处理。 字符识别：采用改进的BP神经网络模式识别方法，以车牌字符作为识别对象，研究在干扰情况下的车牌识别问题，得到了较好的识别效果。 |
| 作者： | 王涛 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 全书海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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