基于HOG特征提取和GRNN网络的车辆牌照识别算法-Matlab仿真

基于HOG特征提取和GRNN网络的车辆牌照识别算法-Matlab仿真

车辆牌照识别是计算机视觉领域一项重要的研究技术。本文介绍一种基于HOG特征提取和GRNN网络的车辆牌照识别算法，并通过Matlab仿真进行验证。

一、HOG特征提取

HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征提取是一种通过计算图像中梯度的方向直方图来描述图像特征的方法。具体实现步骤如下：

1. 图像预处理：将彩色图像转化为灰度图像，进行高斯滤波。

2. 计算梯度幅值和方向：利用Sobel算子计算图像在x和y方向上的梯度值，然后计算梯度的幅值和方向。

3. 图像分块：将整个图像分为若干个固定大小的小块。

4. 统计梯度方向直方图：对于每个小块内的所有像素，根据它们的梯度方向和大小投票到对应的梯度方向直方图中。

5. 归一化：将梯度方向直方图进行L2范数归一化。

6. 特征向量：将所有小块内的归一化梯度直方图串联起来，组成该图像的HOG特征向量。

二、GRNN网络

GRNN（General Regression Neural Network）网络是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，以其快速的学习速度和优良的泛化性能而受到广泛关注。它具有简单、有效、准确