基于模板匹配和神经网络车牌识别技术的研究.pdf

《基于模板匹配和神经网络车牌识别技术的研究》这篇论文主要探讨了一种结合模板匹配与神经网络的车牌字符识别算法，旨在提高车牌识别的准确性和速度。以下是对该研究内容的详细解析： 针对车牌图像的预处理环节，论文采用了二维经验模式分解（BEMD）算法来去除图像中的噪声。BEMD是一种信号分解方法，能够有效分离图像中的不同频率成分，从而有助于增强图像的清晰度。 接下来，为了提取车牌特征，论文使用了Sobel算子进行边缘检测。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，通过计算图像灰度值的一阶偏导数来检测图像的边缘，有助于区分字符和背景。 此外，累计直方图和低分辨率图像被用于进一步提取特征。累计直方图可以反映图像的整体灰度分布，有助于区分不同的字符形状。而低分辨率图像则可以减少计算复杂性，同时保留关键的字符信息。 论文中提到的模板匹配方法用于对车牌进行粗略识别。模板匹配是将待识别字符与预设的字符模板进行比较，找到最佳匹配，从而识别字符。这种方法简单快速，但可能无法识别某些复杂或变形的字符。 为了解决模板匹配无法识别的问题，论文引入了BP神经网络。BP（Backpropagation）神经网络是一种反向传播学习算法，它可以通过调整权重来适应各种复杂的输入模式，尤其适用于识别那些模板匹配难以处理的字符。在训练过程中，神经网络会根据大量已知的字符样本进行学习，然后对未知字符进行分类。 实验结果显示，结合模板匹配和神经网络的方法提高了车牌识别的准确率，并且减少了识别时间。这表明，这种融合两种技术的策略在应对实际环境中拍摄的车牌图像时，能够有效地处理光照、阴影、噪声等因素导致的识别难题。 总结起来，该研究提出的车牌识别技术融合了多种图像处理方法和机器学习技术，包括BEMD去噪、Sobel边缘检测、模板匹配以及BP神经网络，为智能交通系统的车牌自动识别提供了更高效、更准确的解决方案。这种技术在停车场管理和高速公路收费等领域具有广阔的应用前景。