基于BP神经网络的模糊车牌识别任务书

 2021-11-07 09:11

1. 毕业设计(论文)主要目标:

目前大部分车牌识别都是基于清晰的车牌图像,忽略了车牌图像在采集时会产生运动模糊导致无法采集到清晰图像的情况,先通过神经网络对车牌进行模糊操作,再对清晰的车牌图像进行字符识别,可得到正确的车牌信息。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

设计主要研究基于MATLAB软件的模糊车牌识别系统设计,系统主要包括图像采集,图像预处理,车牌定位,字符分割,字符识别五个核心部分。

车牌定位模块中使用了基于小波变换的车牌边缘提取的算法,该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性;车牌的二值化采用改进的outs算法,重新划分了其两维直方图的区域;字符切割采用波谷检测法;字符识别采用模块匹配法等。

3. 主要参考文献

[1].徐辉,基于MATLAB实现汽车车牌识别系统[M],国防工业出版社,2010.6

[2].王爱玲,叶明生,邓秋香,MATLAB R2007图像处理技术与应用[M],电子工业出版社,2008.1

[3].张德丰,MATLAB模糊系统设计[M],国防工业出版社,2009.2

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