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车牌图像识别应用技术研究毕业论文 车牌图像识别技术是实现交通管理智能化的一个重要组成部分，以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础。该技术的应用和发展面临着很大的挑战，因为在实际使用场合中，所采集图像的容和质量的变化非常复杂。 本文围绕着开放或半开放采集环境中的车牌图像特点，对车牌图像自动识别系统中的三个方面的关键技术——车牌区域定位技术、车牌字符切分技术和车牌字符特征提取和分类识别技术——进行了研究。 车牌区域定位技术是车牌图像识别的首要步骤，目的是从图像中检测出车牌的位置。车牌区域定位技术的研究有很多方法，包括基于边缘检测、基于数学形态学处理和基于机器学习的方法。本文设计了一种基于多方向边缘提取和数学形态学处理的车牌区域定位方法，可以在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。 车牌字符切分技术是车牌图像识别的第二步骤，目的是将车牌分割成单个字符。车牌字符切分技术的研究有很多方法，包括基于 ProjectionProfile 的方法、基于水平投影的方法和基于 Canny 边缘检测的方法。本文提出了一种基于 Canny 边缘检测的车牌字符切分方法，并对其可行性进行了实验验证。该方法受噪声影响小，对字符定位准确，判断决策方法简单。 车牌字符特征提取和分类识别技术是车牌图像识别的第三步骤，目的是将车牌字符识别并分类。本文设计了一种车牌字符分类识别的方案，考虑了汉字、英文字母和阿拉伯数字的不同特点，分别提取汉字、字母和数字的分类特征，并选择不同的分类识别方法。 此外，本文还对车牌图像处理技术进行了研究，包括二值化、边缘检测、同态滤波、数学形态学处理、直方图变换和几何畸变校正等技术。这些技术的应用可以提高车牌图像识别的准确性和效率。 本文对车牌图像识别技术的研究旨在提高交通管理智能化的水平，为智能交通系统的发展提供技术支持。 KEYWORDS：车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别