基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别

摘要

提出了一种基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别方法.首先针对数字字符特殊的字体结构,采用了数学形态学方法进行滤波处理.预处理后,对待识别字符进行三层小波包分解,获取第三层各节点小波包系数;同时对小波包分解后的第二层各节点进行重构,并分别计算重构后所得图像的Zernike矩;最后对获得的小波包系数和重构后所得图像的Zernike矩所组成的特征空间进行降维处理,并利用BP神经网络对车牌中的数字进行识别.实验结果表明,该方法效果良好.