基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別算法的研究及仿真.pdf

1、在經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的環(huán)境下，智能交通系統(tǒng)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。智能交通中，車牌識別系統(tǒng)也需要不斷地改進(jìn)。而相對修建更多的基礎(chǔ)道路設(shè)施，通過建立相對比較完善的道路網(wǎng)絡(luò)交通、加大力度推行智能交通系統(tǒng)，才是解決現(xiàn)今交通問題良好手段。隨著智能交通的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)的也成為了比較熱門的話題。
　　本文將車牌識別分為四個(gè)部分，圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌分割和字符識別。在車牌預(yù)處理部分，對采集到的車牌圖像進(jìn)行灰度化處理。運(yùn)用直方圖均衡技術(shù)，進(jìn)一步

2、處理圖像，最后使用中值濾波降噪，使圖像能夠提高質(zhì)量，有利于識別系統(tǒng)的下一步處理。在車牌定位部分，綜合對各種定位算法進(jìn)行分析和研究，最終選擇模版匹配的算法對車牌進(jìn)行定位，為了更進(jìn)一步提高效率，采用的是模版匹配的改良技術(shù)——加速匹配法對車牌進(jìn)行定位。在字符分割部分，首先是對將定位的圖像二值化，然后使用腐蝕與膨脹技術(shù)對其做進(jìn)一步的處理，再使用垂直投影法將車牌圖像中的字母、數(shù)字分割成單一的字符并對其大小進(jìn)行歸一化處理。是字符識別的前期的重要工作