基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別技術(shù)的研究.pdf

1、車牌識別是智能交通控制的核心技術(shù)之一，這項技術(shù)融合了計算機技術(shù)、圖像處理、模式識別等眾多學(xué)科，也是最近幾年在交通領(lǐng)域中的重要研究課題。目前，車牌字符識別精度和識別速度成為了研究熱點。
　　 本文設(shè)計的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)包含了:圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等方面，解決了車牌識別的問題。
　　 圖像預(yù)處理階段，對圖像進行了灰度化、中值濾波、灰度拉伸、二值化等處理。在這一過程中，采用OTSU法對圖像進

2、行了二值化處理，達到了理想效果，去除了圖像的噪聲，為車牌定位和字符分割奠定了基礎(chǔ)。
　　 針對車牌定位中的問題，本文提出并采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法對邊緣檢測后圖像的車牌進行了精確定位，然后對定位后的車牌進行了校正和去邊框處理，保證了圖像的質(zhì)量。闡述了車牌字符的一些基本特征，基于這些特征采用一種改進的水平投影法對車牌進行了字符分割。
　　 在敘述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過程后，設(shè)計并訓(xùn)練了RBF網(wǎng)絡(luò)對分割后的字符進行了識