基于MATLAB的车牌识别系统研究(课设参考文献)

基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});if(filename == 0), return, endglobal FILENAME %定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。

车牌识别技术能够有效地对车辆进行身份识别、交通监控、违法查处等，对于提高交通管理效率和保障交通安全具有重要意义。

本文将基于MATLAB平台，对车牌识别系统进行深入研究。

二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要由图像采集、预处理、特征提取和识别四个部分组成。

首先通过摄像头等设备采集包含车牌的图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，使车牌图像更加清晰。

接着，通过特征提取算法提取出车牌上的字符特征，最后通过识别算法对字符进行识别，实现车牌号码的识别。

三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能，非常适合用于车牌识别系统的研究和开发。

在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、特征提取和识别等各个环节。

1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种函数对车牌图像进行预处理。

例如，可以使用imread函数读取图像，使用imnoise函数添加噪声模拟实际环境中的干扰，使用gray2ind 函数进行图像二值化等。

此外，MATLAB还提供了许多滤波器和边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子等，可以用于去除图像中的噪声和增强边缘信息。

2. 特征提取特征提取是车牌识别系统中的关键环节。

在MATLAB中，可以使用各种算法对车牌图像进行特征提取。

例如，可以使用投影法、连通域法等算法对车牌字符进行分割和定位，然后使用模板匹配、神经网络等算法对字符进行特征提取和分类。

此外，MATLAB还提供了许多机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于训练和优化车牌识别模型。

3. 识别算法在特征提取后，需要使用识别算法对字符进行识别。

在MATLAB中，可以使用各种分类器对字符进行识别。

例如，可以使用最近邻分类器、贝叶斯分类器等基于统计的分类器，也可以使用神经网络、支持向量机等基于机器学习的分类器。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。

基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。

本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。

二、车牌识别系统基本原理车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个基本环节。

基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。

1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。

MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。

2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。

在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。

3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。

在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。

首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。

4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。

在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。

模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。

神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。

三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。

首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。

基于MATLAB的车牌识别系统研究基于MATLAB的车牌识别系统研究随着交通发展和城市化进程的加快，车辆数量的迅猛增长给城市交通管理带来了巨大的挑战。

为了加强交通安全管理和提高城市交通运行效率，车牌识别技术应运而生。

车牌识别技术是利用计算机视觉和图像处理技术，将车辆照片中的车牌信息提取出来并用作车辆管理的一种技术手段。

本文将基于MATLAB的车牌识别系统进行研究。

车牌识别系统通常可以分为两个主要步骤：车牌定位和车牌字符识别。

车牌定位是指从原始图像中找到并定位车牌区域，车牌字符识别是指从定位到的车牌图像中将车牌字符进行识别。

首先，对于车牌定位，我们首先需要对原始图像进行预处理，包括图像灰度化、图像增强和图像二值化等步骤。

在MATLAB中，我们可以使用imread函数将图像读取为矩阵。

然后，使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像，在彩色图像中不同颜色的车牌会有不同的灰度值。

接下来，我们可以使用imadjust函数对图像进行增强，提高图像的对比度和清晰度。

最后，通过使用imbinarize函数将图像转换为二值图像，使得车牌区域变为白色，背景变为黑色。

在车牌定位之后，接下来是车牌字符的识别。

目前常用的方法是使用机器学习算法，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。

这里我们使用MATLAB中提供的深度学习工具箱，通过搭建和训练CNN模型进行车牌字符识别。

首先，我们将车牌图像进行归一化处理，将大小调整为一致的大小。

然后，我们将训练集和测试集的车牌图像输入训练模型，通过反向传播算法来调整模型的权重和偏差，以最小化预测字符与真实字符之间的差异。

通过对MATLAB进行编程，我们可以实现基于MATLAB的车牌识别系统。

在实际应用中，我们可以利用车牌识别系统来进行车辆管理、交通违法检测和高速公路收费等。

例如，在车辆管理方面，当车辆进入一个道路或者车辆停车时，系统可以将车辆的车牌号码与数据库中的车辆信息进行比对，以实现对车辆的有效管理。

Matlab程序设计任务书目录一．课程设计目的 (3)二．设计原理 (3)三．详细设计步骤 (3)四. 设计结果及分析 (18)五. 总结 (19)六. 设计体会 (20)七. 参考文献 (21)一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

二、设计原理:牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

三、详细设计步骤:v1.0 可编辑可修改1. 提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

(1）牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

流程图:（2）牌照字符分割 :导入原始图像图像预处理增强效果图像边缘提取车牌定位 对图像开闭运算完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

目录一、课程设计目的 (3)二、课程设计要求 (3)三、课程设计的内容 (3)四、题目分析 (3)五、总体设计 (4)六、具体设计 (5)1、文件 (5)1.1、打开 (5)1.2、保存 (5)1.3、退出 (5)2、编辑 (5)6.2.1、灰度 (5)6.2.2、亮度 (6)6.2.3、截图 (7)6.2.4、缩放 (7)3、旋转 (9)6.3.1、上下翻转 (9)6.3.2、左右翻转 (9)6.3.3任意角度翻转 (9)6.4、噪声 (10)6.5、滤波 (10)6.6、直方图统计 (11)6.7、频谱分析 (12)6.7.1、频谱图 (12)6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12)6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13)6.8、灰度图像处理................................................ . . (14)6.8.1、二值图像……………………………………………….. .146.8.2、创建索引图像............................................. (14)6.9、颜色模型转换...................................... .. (14)6.10、操作界面设计 (15)七、程序调试及结果分析 (15)八、心得体会 (16)九、参考文献 (17)十、附录 (18)基于MATLAB的图像处理的课程设计摘要：数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。

MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。

它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。

车牌识别技术研究摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。

它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。

本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MA TLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。

通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MA TLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别License plate recognition technology research Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligenttransportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-based digital image processing, pattern recognition, computer vision, vehicle camera captured images were analyzed, only every car license plate number, thus completing the identification process, its car security, relieve stress and other traffic from to a positive role. This paper introduces the principle of license plate recognition technology and design based on MATLAB license plate recognition, for a series of vehicle image preprocessing (gray, edge detection, corrosion, fill, morphological filtering) after the license plate characters split up, and finally split the data stored in the character and the character template matching. By implementing the above steps, the system will be able to complete the positioning of the vehicle license plate image segmentation and automatic license plate character recognition.Key words：MA TLAB；image preprocessing; license plate location; character segmentation; character recognition目录1 绪论 (1)1.1研究目的和意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3我国车牌分析 (3)1.4本文章节安排 (3)2 数字图像处理概述 (5)2.1图像及其组成要素 (5)2.2数字图像及其表示 (5)2.3数字图像处理基础 (6)2.4MATLAB在数字图像处理中的应用 (6)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2车牌图像预处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 边缘检测 (9)3.2.3 形态学图像处理 (10)3.3车牌定位原理 (11)3.4车牌字符分割 (13)3.4.1 字符分割 (13)3.4.2 字符归一化处理 (13)3.5字符识别 (13)3.5.1 字符识别简述 (13)3.5.2 字符识别分类 (14)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (14)4 运用MATLAB实现车牌识别 (17)4.1车牌图像灰度化 (17)4.1.1 程序分析 (17)4.1.2 结果分析 (18)4.2车牌图像预处理 (19)4.2.1 程序分析 (19)4.2.2 结果分析 (20)4.3牌照定位 (22)4.3.1 程序分析 (22)4.3.2 结果分析 (23)4.4字符分割 (24)4.4.1 程序分析 (24)4.4.2 结果分析 (25)4.5字符识别 (25)4.5.1 程序分析 (26)4.5.2 结果分析 (27)5 总结 (29)附录 (30)参考文献 (34)致谢 (35)1 绪论1.1 研究目的和意义随着计算机、通信技术、计算机网络技术在人们日常生活中的不断发展和应用，带来了经济的快速发展，社会已经进入了信息化时代，自动处理信息的能力不断提高并在人们生活的各个领域中得到广泛的应用。

基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。

同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。

要求：1.理解各种图像处理方法确切意义。

2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。

3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。

如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。

4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。

二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。

车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。

车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。

为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。

但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。

基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。

本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。

并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。

一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。

二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。

车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展和智能化水平的提升，车牌识别系统在智能交通系统中扮演着越来越重要的角色。

车牌识别技术作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要应用，在交通安全、车辆管理、车辆监控等方面有着广泛的应用。

本文将介绍一种基于MATLAB 的车牌识别系统研究，该系统旨在通过图像处理和机器学习算法实现高效、准确的车牌识别。

二、车牌识别系统的原理与架构基于MATLAB的车牌识别系统主要包括以下几个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。

首先，系统将获取的图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以提高图像的对比度和清晰度。

然后，通过边缘检测和形态学操作等方法，定位出图像中的车牌区域。

接着，对车牌区域进行字符分割，将每个字符分割出来。

最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别，得到车牌号码。

三、图像预处理图像预处理是车牌识别系统的重要步骤之一。

在MATLAB 中，我们首先对获取的图像进行灰度化和二值化处理。

灰度化操作可以将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。

二值化操作可以将灰度图像转换为二值图像，提高图像的对比度和清晰度。

此外，还可以通过滤波、去噪等操作进一步优化图像质量。

四、车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一。

在MATLAB中，我们可以通过边缘检测和形态学操作等方法实现车牌定位。

具体而言，我们首先对预处理后的图像进行边缘检测，提取出图像中的边缘信息。

然后，利用形态学操作对边缘信息进行填充、腐蚀等处理，得到车牌区域的轮廓信息。

最后，通过轮廓检测和面积筛选等方法，定位出图像中的车牌区域。

五、字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别系统的核心步骤。

在MATLAB 中，我们可以通过投影法或连通域法等方法实现字符分割。

具体而言，我们首先对车牌区域进行投影分析，根据字符在投影图上的特点进行分割。

然后，对每个字符进行归一化处理，使其大小和位置一致。

最后，利用机器学习算法对每个字符进行识别。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分，具有广泛的应用前景。

本文将详细探讨基于MATLAB的车牌识别系统的研究，从算法设计到实验结果，全方位地分析系统的性能与特点。

二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要通过图像处理和计算机视觉技术，对道路上的车牌进行自动识别。

系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。

基于MATLAB的车牌识别系统，利用其强大的图像处理和矩阵运算能力，为车牌识别提供了有效的技术支持。

三、系统设计1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声、增强车牌信息、改善图像质量等。

在MATLAB中，可以通过灰度化、滤波、二值化等操作，对图像进行预处理。

2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一，主要利用图像处理技术，从整个图像中提取出车牌区域。

常用的车牌定位方法包括投影法、边缘检测法、模板匹配法等。

在MATLAB中，可以通过这些方法实现车牌的快速定位。

3. 字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别的核心步骤，主要将定位后的车牌图像中的字符进行分割，并识别出每个字符的具体内容。

在MATLAB中，可以通过连通域分析、投影分析等方法实现字符的分割与识别。

四、实验结果与分析为了验证基于MATLAB的车牌识别系统的性能，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，该系统在各种光照条件、不同角度、不同颜色的车牌下均能实现较高的识别率。

同时，该系统还具有实时性高、鲁棒性强等优点。

在实验过程中，我们还对系统的各个步骤进行了详细的分析。

通过调整图像预处理的参数、优化车牌定位算法、改进字符分割与识别的方法等手段，不断提高系统的性能。

最终，我们得到了一个具有较高识别率的车牌识别系统。

五、结论本文研究了基于MATLAB的车牌识别系统，从算法设计到实验结果进行了全面的分析。

实验结果表明，该系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性等优点，能够满足实际需求。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展，车牌识别系统在交通管理、安全监控、车辆定位等领域的应用越来越广泛。

MATLAB作为一种强大的编程语言和数据处理工具，被广泛应用于图像处理和机器视觉等领域。

本文旨在研究基于MATLAB的车牌识别系统，包括系统的基本原理、实现方法、实验结果和结论。

二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统是一种基于图像处理和机器视觉技术的自动识别系统。

其主要原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个部分。

在MATLAB中，这些过程通过数字图像处理算法、计算机视觉算法以及机器学习算法实现。

（一）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的图像处理和分析。

常用的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。

（二）车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，其主要目的是从图像中准确地检测出车牌的位置。

常用的车牌定位方法包括基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于模板匹配的方法等。

在MATLAB中，可以通过边缘检测、Hough变换等方法实现车牌的定位。

（三）字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符分割出来的过程。

常用的字符分割方法包括投影法、连通域法等。

在MATLAB中，可以通过图像形态学操作、阈值分割等方法实现字符的分割。

（四）字符识别字符识别是将分割后的字符进行分类和识别的过程。

常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络法等。

在MATLAB中，可以通过训练分类器、使用机器学习算法等方法实现字符的识别。

三、车牌识别系统的实现方法在MATLAB中，我们可以通过编写程序实现车牌识别系统的各个步骤。

具体实现方法如下：（一）图像预处理首先，对输入的图像进行灰度化和二值化处理，消除噪声和干扰信息。

然后，通过滤波等操作提高图像的清晰度和对比度。

（二）车牌定位通过边缘检测和Hough变换等方法检测出车牌的轮廓，并确定车牌的位置。

课程设计（数字信号处理）题目：基于matlab的车牌识别系统设计目录1 绪论 (2)1.1 车牌号识别研究背景 (2)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (3)1.3 车牌识别研究内容 (4)2 车牌识别系统设计原理概述 (5)3 车牌识别系统程序设计 (7)3.1 图像读取及车牌区域提取 (7)3.2 字符切割 (14)3.3字符识别 (17)4 仿真结果及分析 (19)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (19)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (20)4.3 车牌字符识别及其图像处理 (21)5 结论 (21)6 个人心得 (25)附录：程序清单 (25)1 绪论1.1 车牌号识别研究背景随着我国公路交通事业的发展，车辆的数量正在迅速增长，在给出行提供方便的同时，车辆管理上存在的问题日益突出，人工管理的方式已经不能满足实际的需要。

微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。

作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。

近年来计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来巨大转变，先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、监测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。

汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。

车牌识别的难点：1）由于车牌图像多在室外采集，会受到光照条件、天气条件的影响，会出现图像模糊，对比度低，目标区域过小，色彩失真等影响，并且会伴随复杂的背景图像，这些都会影响车牌定位及识别。

2）每次采集时目标所处位置不会一样，采集视角会有很大变化，并且由于车牌挂的不正，都将导致车牌出现扭曲。

3）牌照多样性。

其他国家的汽车牌照格式，如尺寸大小，牌照上字符的排列等，通常只有一种。

毕业论文基于MATLAB的车牌识别系统研究姓名：学院：专业：班级：指导教师：2016 年6 月1日天津工业大学毕业论文任务书题目基于MATLAB的车牌识别系统研究学生姓名学院名称电子与信息工程学院专业班级课题类型教师科研课题课题意义近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。

车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、智能交通管理系统、小区车辆管理系统等各个领域，对交通管理及治安管理有着十分重要的作用。

虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止。

研究车牌识别系统的现有技术，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌号识别系统。

该设计方案仅进行MATLAB软件的开发，图像采用能够清楚显示的汽车图片，软件包括车牌定位、车牌字符分割及车牌字符识别三个模块。

任务与进度要求利用MATLAB，对车牌识别系统进行研究。

2016.3.1-2016.3.31 查阅相关文献资料，翻译外文文献；2016.4.1-2016.4.30进行理论知识分析，编写软件，系统调试；2016.5.1-2016.5.31整理资料，撰写论文；2016.6.1-2016.6.2准备毕业答辩。

主要参考文献[1] 赵丹，丁金华，基于MATLAB的车牌识别，大连理工学报，2008.6[2] 王刚，冀小平，基于MATLAB的车牌识别系统研究，电子设计工程，2009.11[3] 徐辉，基于MATLAB实现汽车车牌自动识别系统，人工智能及检测技术2010.6[4] MATLAB R2007图像处理技术与应用，王爱玲，叶明生，邓秋香，电子工业出版社，2008.1[5] 张德丰，MATLAB模糊系统设计，国防工业出版社，2009.2[6] 郭大波，陈礼民，卢朝阳，韩丽萍.基于车牌底色识别的车牌定位方法.计算机工程与设计，2003，4(5)：81～89.[7] 刘伟铭，赵雪平. 一种基于扫描行的汽车车牌定位算法. 计算机工程与应用，2004，223～225.起止日期2016.01.09～2016.06.01 备注院长教研室主任指导教师毕业设计（论文）开题报告表姓名学院电子与信息工程学院专业电子信息科学与技术班级题目基于MATLAB的车牌识别系统研究指导教师一、与本课题有关的国内外研究情况、课题研究的主要内容、目的和意义：与本课题有关的国内外研究情况：车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，从20世纪90年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R．Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统。

基于MATLAB的车牌识别系统探究摘要：随着交通的快速进步和车辆数量的增加，车牌识别系统在车辆管理和交通安全方面扮演着重要角色。

本文基于MATLAB平台，探究和设计了一种车牌识别系统，包括车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等关键技术。

试验结果表明，该系统可以有效地检测和识别车牌图像，并具有较高的识别准确率。

1. 引言车牌作为车辆唯一的标识符，在交通管理和公共安全中具有重要意义。

传统的车牌识别方式主要依靠人工进行，效率低下且容易出错。

近年来，随着计算机视觉和模式识别等技术的进步，基于计算机的车牌识别系统得到广泛应用。

本文旨在探究和设计一种基于MATLAB的车牌识别系统，以提高车辆管理和交通安全的效率和准确性。

2. 方法2.1 车牌图像的得到车牌图像的得到是车牌识别系统的第一步，可以通过摄像头或已有的车牌图像数据库进行得到。

本文使用摄像头采集车辆图像，并对图像进行预处理。

2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，目标是消除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。

本文接受灰度化、二值化、去噪等方法对图像进行预处理。

2.3 特征提取特征提取是车牌识别系统的核心技术之一，依据车牌图像的特点提取有效的特征信息。

本文接受图像分割、轮廓提取和统计特征等方法进行特征提取。

2.4 车牌识别车牌识别是车牌识别系统的最终目标，通过对特征进行分类和匹配来实现对车牌的识别。

本文接受模式识别算法和机器进修方法进行车牌识别，并通过试验验证其准确性和可靠性。

3. 试验与结果本文基于MATLAB平台进行试验，接受了大量的车牌图像进行测试和验证。

试验结果表明，所设计的车牌识别系统在车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等方面具有较高的准确性和效率。

识别率达到了90%，满足了车辆管理和交通安全的需求。

4. 谈论与分析通过对试验结果的分析和对比，可以发现该系统在车牌识别的准确性和效率方面相对较好。

然而，该系统还存在一些问题和不足之处，如对光照和遮挡的敏感性，对多种车牌样式的识别能力等。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是一种在计算机视觉领域应用广泛的图像处理技术，它在道路交通管理、智能停车和安全监控等领域有着重要的应用价值。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，车牌识别技术也在不断提高，尤其是基于MATLAB平台的车牌识别系统研究，更是受到了广泛关注。

本文将介绍基于MATLAB的车牌识别系统的研究背景、目的和意义，并详细阐述其基本原理和实现方法。

二、车牌识别系统概述车牌识别系统是一种通过图像处理和计算机视觉技术对车辆车牌进行自动识别、定位、分割和字符识别的系统。

基于MATLAB的车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等四个主要模块组成。

通过这四个模块的协同作用，可以实现对车牌信息的准确识别。

三、基于MATLAB的图像预处理技术图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是提高图像的信噪比，减少噪声对后续处理的干扰。

基于MATLAB的图像预处理技术主要包括灰度化、二值化、去噪、滤波等步骤。

首先，通过灰度化处理将彩色图像转换为灰度图像；其次，二值化处理可以将灰度图像转换为二值图像，提高后续处理的准确性；接着，利用MATLAB中的去噪和滤波函数对图像进行进一步优化；最后，将处理后的图像进行归一化处理，以便于后续的定位和分割。

四、车牌定位技术研究车牌定位是车牌识别系统的关键环节之一，其目的是在图像中准确地定位出车牌的位置。

基于MATLAB的车牌定位技术主要包括边缘检测、区域生长、投影分析等方法。

首先，通过边缘检测算法检测出图像中的边缘信息；其次，利用区域生长算法对边缘信息进行扩展，得到包含车牌的候选区域；然后，通过投影分析等方法对候选区域进行进一步筛选和优化；最后，将车牌位置信息输出。

五、字符分割与识别技术研究字符分割与识别是车牌识别系统的核心环节之一。

基于MATLAB的字符分割与识别技术主要包括分割算法、特征提取和分类器设计等步骤。

首先，通过一定的分割算法将车牌中的字符进行分割；其次，提取每个字符的特征信息；然后，设计分类器对特征信息进行分类和识别；最后，将识别的字符信息输出。

基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。

在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。

汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。

本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。

本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。

随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。

在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。

通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。

本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。

展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。

通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。

2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。

随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。

车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。

图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。

车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。

字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。

《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）系统是一种集成了计算机视觉和数字图像处理技术的高级应用。

随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为交通管理、车辆监控和安全防范等领域的重要技术手段。

本文将详细介绍基于MATLAB的车牌识别系统的研究，包括系统设计、算法实现以及实验结果分析等方面。

二、系统设计2.1 系统架构基于MATLAB的车牌识别系统主要包括预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块。

首先，通过预处理模块对图像进行去噪、二值化等操作；然后，车牌定位模块利用颜色空间转换和形态学方法定位车牌区域；接着，字符分割模块将车牌区域分割成单个字符；最后，字符识别模块对分割后的字符进行识别，输出车牌号码。

2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，主要包括灰度化、去噪、二值化等操作。

灰度化将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理；去噪则采用滤波等方法消除图像中的噪声；二值化将灰度图像转换为二值图像，便于后续的特征提取和识别。

三、车牌定位3.1 颜色空间转换车牌定位的关键在于准确提取出车牌区域。

通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV或YCbCr颜色空间，可以更好地提取出车牌的颜色特征。

在转换后的颜色空间中，车牌区域通常具有较为明显的颜色特征，便于后续的定位和分割。

3.2 形态学方法形态学方法是一种常用的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。

通过形态学方法可以对车牌区域进行精确的定位和分割，提取出完整的车牌区域。

四、字符分割与识别4.1 字符分割字符分割是将车牌区域分割成单个字符的过程。

通常采用的方法包括投影分析、连通域分析和模板匹配等。

投影分析通过计算车牌区域的投影特征，将车牌区域分割成多个字符；连通域分析则通过检测图像中的连通区域，将每个字符单独提取出来；模板匹配则利用预先定义的字符模板，对车牌区域进行匹配和分割。