【摘 要】
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本文将现代信号处理技术——小波技术,应用到智能交通领域,即车牌识别技术当中来,并结合改进的BP神经网络对车牌字符进行分类识别。主要的研究内容和成果如下:首先,对车辆图
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本文将现代信号处理技术——小波技术,应用到智能交通领域,即车牌识别技术当中来,并结合改进的BP神经网络对车牌字符进行分类识别。主要的研究内容和成果如下:首先,对车辆图像进行灰度变换、平滑处理,通过分析传统图像增强的方法,提出了一种基于小波变换的高频非线性增强算法;结合边缘检测、形态学处理、投影法等算法,提出了一种基于小波变换的车牌定位算法。其次,对车牌图像进行二值化、倾斜角校正处理,提出了一种基于小波变换的局部自适应多阈值消噪方法;在对字符进行分割的过程中,先去除车牌区域的上下边框,利用垂直投影和先验知识相结合的方法初步分割出单个字符区域,再寻找字符的形态学连通域,切出字符矩形最小区域,对误切分汉字进行合并处理。最后,对字符进行归一化、细化处理;采用分类识别的方法,用改进的BP神经网络对字符进行识别。
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