随着信息科技的发展,汽车仪表盘的功能已不只是显示车速、转速、油量等基础信息,现在的仪表盘可以表述庞大的信息量。与此同时,越是复杂的系统,其出错的可能性就越大,检测其中错误的难度就越高,因此设计合理的识别与检测系统变得十分必要。本文利用数字图像处理技术,对汽车仪表盘上的数字字符显示部分进行识别,涵盖了图像处理每个环节运用到的图像处理算法,具体理论方法及代码实现,分别研究比较了模板匹配法和BP神经网络字符识别方法。首先,在图像预处理时,先利用灰度变换将24位真彩色图像变换为8位灰度图像,用中值滤波去除噪声,比较了三种二值化方法的二值效果,选用最大类间方差法进行图像二值化。最后再利用开运算的形态学处理消除字符的毛刺,填充小的孔洞。其次,在字符分割时,利用统计水平和竖直方向灰度值的投影法,将字符区域和字符间隔区分出来,并结合实际应用做出了改进。在字符归一化阶段,对字符图片设置统一的尺寸,采用双线性插值的算法,为防止字符变形在缩放时采用按比例缩放填充背景的方式,制作出统一的模板字符。最后,在对字符识别时,数码管数字识别采取穿线法识别的方式,先对数字进行细化操作,根据数码管数字的结构特征识别出显示数字;液晶数字字符的识别中研究了两种字符识别算法,一种是模板匹配法,提取每个像素点作为特征值,建立统一的模板库,采用计算相似度和不相似度的算法进行匹配,另一种是BP神经网络法,使用建立好的模板训练集对3层神经网络进行训练,并加入变学习率的方式对传统BP神经网络进行改进,实现很好的识别效果。同时,设计出可复用的C++图像处理函数,以供项目使用。本文实现的这几种算法都取得了较高的识别率,识别的速度快,算法都具有一定的可行性和有效性。穿线法识别对于数码管数字识别速度很快,且准确率足以满足要求;模板匹配法计算简单,识别速度受模板库影响较大,但设计合适大小的模板库就可以满足速度需求;BP神经网络法存储量小,训练达到要求后识别准确率更高,但是训练过程相对复杂。