车牌识别中值滤波算法的Matlab应用

合集下载

如何使用Matlab技术进行车牌识别

如何使用Matlab技术进行车牌识别车牌识别技术是一种在现代交通管理、安保等领域应用广泛的技术。

通过使用Matlab软件，我们可以轻松实现车牌识别功能。

本文将介绍如何使用Matlab技术进行车牌识别。

一、图像预处理在进行车牌识别之前，首先需要对图像进行预处理。

图像预处理的目的是提取车牌信息并减小噪声干扰。

在Matlab中，我们可以使用一系列图像处理函数来实现图像预处理，包括图像二值化、边缘检测、形态学操作等。

这些函数可以帮助我们提取车牌轮廓，并去除背景和噪声。

二、车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤之一。

通过车牌定位，我们可以找到图像中的车牌区域，并将其与其他区域进行区分。

在Matlab中，可以使用图像分割、形态学滤波等技术来实现车牌定位。

这些技术可以帮助我们提取车牌的形状、颜色和纹理等特征，并将其与其他区域进行区分。

三、字符分割一旦我们成功地定位了车牌区域，就需要将车牌中的字符进行分割。

字符分割是车牌识别中的一个重要环节。

通过将车牌中的字符进行分割，我们可以得到单个字符的图像，为后续的字符识别做准备。

在Matlab中，可以使用一系列图像处理函数来实现字符分割，包括边缘检测、连通性分析和投影分析等。

这些函数可以帮助我们将车牌中的字符与其他区域进行分离。

四、字符识别字符识别是车牌识别的核心任务。

通过对字符进行识别，我们可以得到车牌中的文本信息。

在Matlab中，可以使用模式识别、神经网络或者深度学习等技术来实现字符识别。

这些技术可以帮助我们训练一个分类器，将字符图像与对应的字符进行匹配。

通过匹配算法，我们可以得到车牌的文本信息。

五、车牌识别结果展示在进行车牌识别之后，我们可以将识别结果进行展示。

通过将识别结果与原始图像进行对比，我们可以验证车牌识别的准确性。

在Matlab中，可以使用图像绘制函数和文本显示函数来实现车牌识别结果的展示。

通过这些函数，我们可以在原始图像中标注出识别结果，并将结果显示在图像上。

基于MATLAB的车牌智能识别设计

基于MATLAB的车牌智能识别设计摘要：车牌智能识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，能够提高交通管理效率和安全性。

本文基于MATLAB平台，设计了一种车牌智能识别系统，通过图像处理和模式识别技术实现车牌号码的准确识别。

该系统能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，具有较高的准确性和稳定性，可以有效应用于停车场管理、交通违法抓拍等领域。

关键词：车牌智能识别；MATLAB；图像处理；模式识别一、引言随着汽车数量的快速增长，交通拥堵和交通管理成为社会发展中的一大难题。

为了提高交通管理效率和安全性，智能交通系统得到了广泛的关注和应用。

车牌智能识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，为交通管理和监控提供了重要的支持。

二、相关技术及方法1. 图像处理技术图像处理技术是车牌智能识别系统中的核心技术之一，主要包括灰度化、二值化、边缘检测、形态学处理等操作。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，简化了图像信息的处理；二值化将灰度图像转换为二值图像，方便进行特征提取和分割操作；边缘检测可以准确提取车牌的轮廓信息；形态学处理可以用于去除图像中的噪声点和填充孔洞，提高字符的连通性。

2. 字符分割与特征提取字符分割是指将车牌图像中的字符分离出来，是车牌识别的关键步骤之一。

在字符分割后，需要进行字符的特征提取，包括字符的大小、形状、像素点分布等特征。

这些特征可以用于字符的识别和分类，提高识别的准确性和鲁棒性。

3. 模式识别算法模式识别算法是车牌智能识别系统中的另一个核心技术，主要包括基于模板匹配的模式识别、基于统计学习的模式识别、基于深度学习的模式识别等方法。

这些算法能够对字符进行准确的识别和分类，为车牌智能识别系统提供了强大的分析和识别能力。

三、车牌智能识别系统设计基于MATLAB平台，设计的车牌智能识别系统主要包括图像预处理、字符分割与特征提取、模式识别和结果输出四个主要模块。

基于MATLAB的车牌识别系统的源代码(可以实现)

k=input('Enter the file name:','s');%输入车牌照片im=imread(k);imshow(im);im_gray=rgb2gray(im);im_gray=medfilt2(im_gray,[3,3]);%对图像进行中值滤波Image=im2bw(im_gray,0.2);BW=edge(im_gray,'sobel');%找出图像边缘[imx,imy]=size(BW);%计算图像大小msk=[0 0 0 0 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 0 0 0 0;];B0=conv2(double(BW),double(msk));%对边缘区域进行加强se=ones(2,80);B1=imdilate(B0,se);%figure;%imshow(B1);B2=imerode(B1,se);%figure;%imshow(B2);se=ones(20,2);B3=imdilate(B2,se);%figure;imshow(B3);B4=imerode(B3,se);%figure;imshow(B4);se=ones(50,2);B5=imdilate(B4,se);%figure;imshow(B5);B6=imerode(B5,se);%figure;imshow(B6);%对边界图进行小区域连通，使车牌区域连通为一个方块[B,L]=bwboundaries(B6,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5 .5 .5]))%对连通区域进行标记hold onfor k=1:length(B)%用线条给连通区域标上边界线boundary=B{k};plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)endstats=regionprops(L,'Area','Centroid');%找到每个连通域的质心for k=1:length(B)%循环遍历每个连通域的边界boundary=B{k};%获取一条边界上的所有点delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));%计算边界周长area=stats(k).Area;%获取边界所围面积metric=27*area/perimeter^2;%计算匹配度metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%要显示的匹配度字串if metric>=0.85&&metric<=1.15&&area>1000%截取出匹配度接近1且面积大于1000像素的连通域centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=boundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);goal=imcrop(Image,[s(2) s(1) e(2)-s(2) e(1)-s(1)]);endtext(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,'Color','g','FontSize',14,'FontWeight','bold') ;%显示匹配度字串endgoal=~goal;%对截取图像进行反色处理figure;imshow(goal);[a,b]=size(goal);for i=a/2:-1:1 %从图像水平中轴开始向上扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的上限num=0;for j=1:bif goal(i,j)==1num=num+1;endendif num<(b*0.1)line_up=i;break;endendfor i=a/2:a %从图像水平中轴开始向下扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的下限num=0;for j=1:bif goal(i,j)==1num=num+1;endendif num<(b*0.1)line_down=i;break;endendgoal=goal(line_up:line_down,1:b);%根据之前定义的上下限截取车牌字符区域figure;imshow(goal);%显示车牌字符区域[a,b]=size(goal);row=zeros(18);now=1;flag=0;for j=1:b %对截取出的字符区域进行竖列扫描，并取每列总点数的1/10作为阈值点，当每列的白点数从阈值以上掉落到阈值以下或从阈值以下上升到阈值以上时，记录该列的横坐标num=0;for i=1:aif goal(i,j)==1num=num+1;endendif flag==0if num<0.1*arow(now)=j;now=now+1;flag=1;endelseif num>0.1*arow(now)=j;now=now+1;flag=0;endendendif row(3)-row(2)>10 %判断扫描出的第二块区域（扫描到的第二列与第三列之间）是否包含有效字符，如包含，则将扫描到的第二列定义为字符分割的起始列；否则，则定义第一列为起始列now=2;elsenow=1;endfigure;l1=0;l2=0;for k=1:8m=row(now);n=row(now+1);temp=goal(1:a,m:n);point=0;%扫描每一个字符图片的白点数for i=1:afor j=1:n-mif temp(i,j)==1point=point+1;endendendif point>0.4*a*(n-m)&&n>m %当扫描到的白点数小于总点数的2/5时放弃输出（有可能是车牌上的点状分隔符）l2=l2+1;%l2用来记录识别出的字符数subplot(1,7,l2);x(k)=code(temp);%调用子程序进行字符扫描，并返回字符的ASCII码x(k)=uint8(x(k));if x(k)>0 %当所选区域不为空时进行输出l1=l1+1;%l1用来记录输出的字符数s(l1)=char(x(k));endtemp(32,32)=0;imshow(temp);endnow=now+2;endy=char(s);%将得到的ASCII码重新转换为字符并在屏幕上输出fprintf('\r\n该车辆的车牌号为：\r\n');disp(y);fprintf('\r\n输出的字符数为：%4d\r\n',l1);fprintf('识别出的字符数为：%4d\r\n',l2);。

车牌区域提取matlab

车牌区域提取matlab在本文中，我将为您提供一种使用MATLAB进行车牌区域提取的方法。

车牌区域提取是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以用于自动化车牌识别、交通监控和智能交通系统等应用中。

本文将分为几个步骤，详细介绍了整个车牌区域提取流程。

第一步：图像预处理在进行车牌区域提取之前，我们需要对输入图像进行预处理。

图像预处理可以帮助我们去除噪声、增强车牌的边缘和对比度，从而提高后续车牌区域提取算法的准确性。

在MATLAB中，我们可以使用一些内置的函数来完成这些预处理操作。

下面是一些常用的图像预处理步骤：1. 灰度化：使用MATLAB的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

灰度图像只包含一个色道，简化了后续计算的复杂度。

2. 均衡化：使用MATLAB的histeq函数对灰度图像进行直方图均衡化。

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使车牌区域更加明显。

3. 去噪声：使用MATLAB的medfilt2函数进行中值滤波，去除图像中的噪声。

中值滤波能够有效地去除椒盐噪声或高斯噪声。

通过对图像进行这些预处理操作，我们可以得到一个优化的图像，便于后续车牌区域提取算法的处理。

第二步：边缘检测在车牌区域提取中，边缘检测是一个关键的步骤。

它可以帮助我们找到图像中车牌的边缘，进而确定车牌的位置。

MATLAB提供了一些内置的边缘检测函数，如Sobel、Prewitt和Canny等。

在这里，我们选择Canny边缘检测算法进行车牌区域提取。

在MATLAB中，我们可以使用edge函数来进行Canny边缘检测。

以下是使用Canny边缘检测的一般步骤：1. 将预处理后的图像转换为双精度矩阵。

2. 使用edge函数进行Canny边缘检测。

通过调整阈值参数，我们可以得到不同的边缘检测结果。

3. 根据边缘检测结果，我们可以进一步处理图像，如闭运算、开运算，以去除小的边缘目标和噪声。

通过这些步骤，我们可以得到包含车牌边缘的二值图像。

Matlab在车牌图像处理识别方面的应用实验

Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验作者：林健（北京理工大学计算机科学技术学院）指导教师：尚斐（北京理工大学医学图像实验室）Website：/E-mail：yumenlj@ QQ：71424一、染色体识别与统计待处理的图像如下所示。

图像有明显的噪音，部分染色体有断开和粘连的情况。

要识别其中的染色体并统计其数目，我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数。

基本方法如下：1、读取待处理的图像，将其转化为灰度图像，然后反白处理。

2、对图像进行中值滤波去除噪音。

经试验，如果采用3×3的卷积因子，噪音不能较好地去除，染色体附近毛糙严重。

而5×5和7×7的卷积因子能取得较好的效果。

图示滤噪前后的效果对比。

3、将图像转化为二值图像。

经试验，采用门限值为0.3附近时没有染色体断开和粘在此步骤，如果使用graythresh函数自动寻找门限，得到的图像染色体断开的比较。

两种方法相比，前者对染色体面积的计算比较准确，后者对不同图像的适应性较强。

下面的步骤将基于前一种方法。

4、去除图像中面积过小的，可以肯定不是染色体的杂点。

这些杂点一部分是滤噪没有滤去的染色体附近的小毛糙，一部分是图像边缘亮度差异产生的。

5、标记连通的区域，以便统计染色体数量与面积。

6、用颜色标记每一个染色体，以便直观显示。

此时染色体的断开与粘连问题已基本被解决。

最终效果如下图。

7、统计被标记的染色体区域的面积分布，显示染色体总数。

统计总数为46，与人工数出数目的相同。

46至此，染色体识别与统计完成。

此方法采用Matlab已有的函数，简单且快捷。

但缺点是此程序是专为这一幅待处理图像写的，诸如门限、滤噪方法的特定性强。

同时没有经过大量同类待处理图像的测试，系统通用性不强。

不过作为实验，了解提取与分析目标图像中的有效信息的基本方法，是足够的。

* 参考文献：1、Correcting Nonuniform Illumination, Matlab 7.0 Demos, The MathWorks.二、汽车牌照定位与字符识别待处理的图像如下所示。

基于Matlab的车牌识别(完整版)

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。

车牌识别matlab实验报告

车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。

一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。

车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。

本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。

二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。

2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。

3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。

4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。

5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。

本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。

6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。

三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。

在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。

在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。

四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。

通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。

实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。

《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文

《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。

基于MATLAB的车牌识别系统研究

基于MATLAB的车牌识别系统研究车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术对车辆上的车牌进行自动识别的系统。

它具有广泛的应用前景，例如车辆管理、交通违法监测、停车场管理等领域。

本文将针对基于MATLAB的车牌识别系统进行研究，探讨系统的实现原理、算法和应用。

车牌识别系统的实现需要借助计算机视觉技术和图像处理技术。

首先，图像采集模块用于获取经过摄像头拍摄的车辆图像。

其次，图像预处理模块对采集到的图像进行几何校正、灰度化和二值化等操作，将其转化为数字图像。

然后，车牌定位模块通过提取图像中的特征，如颜色、形状等，来确定车牌的位置。

接下来，字符分割模块将车牌中的字符分隔开，以便后续的字符识别。

最后，字符识别模块使用模式匹配或者机器学习算法来识别出车牌中的字符。

在车牌识别系统中，字符识别是最核心的任务之一、常见的字符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于模板匹配的方法通过计算字符图像与已有模板之间的相似度来进行匹配。

基于统计模型的方法则通过计算字符的特征向量与已知字符样本的特征向量之间的相似度来进行识别。

而基于深度学习的方法则使用深度神经网络来进行字符识别，具有较高的识别准确率。

MATLAB作为一种常用的科学计算和图像处理软件，提供了丰富的函数和工具箱，以支持车牌识别系统的开发。

它包括图像处理工具箱、机器学习工具箱和深度学习工具箱等。

通过使用这些工具箱，可以方便地实现车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等功能。

在实际应用中，车牌识别系统可以应用于各种场景。

例如，交通管理部门可以使用车牌识别系统来识别违法车辆，从而提高交通管理的效率和准确性。

停车场管理者可以使用车牌识别系统来实现自动收费和车辆进出场的记录等功能。

此外，车牌识别系统还可以用于车辆追踪和智能交通系统等领域。

总之，基于MATLAB的车牌识别系统是一个具有广泛应用前景的研究领域。

通过利用计算机视觉和图像处理技术，结合MATLAB的强大功能，可以实现对车辆上的车牌进行自动识别，从而提高交通管理的效率和准确性，实现智能化的交通系统。

MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用

记录表。
２３通信组态．
．
操作、辅助系统控制、系统运行方式、系统负荷给定、功率因数、给定负荷运行曲线、系统计划值设置等窗体界面态，主要设置与相应的五台ＰＣ、Ｌ各智能仪表等设备的连接方式、网络类型等；设置节点就是设置设备的地址、类型等；过设置通道和节点确定力控监通控组态软件与网络中的哪台设备相连接。
５］韩建军．中小型水电站实施微机综合自动化的探讨［］中国Ｊ．农村水利水电，０４（）２０，３
作者简介：丽荣（９０一）女，士研究生。究方向：电厂运行参王１８。硕研水数监测及信息化。收稿日期：０８— ５—１（２４）２００７８７
好，系统功能易于实现。由组态软件构建的应用软件系统使较常规开发软件而言，有更直观、生动、具更操作效率更高等
口应用实例口
序单位的，每一个 “ 画面 ” 对应于程序实际运行时的一个Ｗｉ— ｎｄｗ窗口。ｏｓ
仇成群
（盐城师范学院，城２４０）盐２０２
摘要：车牌照识别系统是交通管理领域和数宇图像处理领域里的热汽点问题。本文介绍了ＭＡＬＴＡＢ在汽车牌照图像处理识别系统中的应
２４软件组态．
应用力控监控组态软件进行软件组态，立应用工程大建致可以分为四个步骤：设计图形界面；构造数据库变量；立建

基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统设计

1引言随着我国交通迅速发展，人工管理方式已经逐渐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。

汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

通过对车辆牌照的正确认识，不仅可以实现交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行辨识和追查。

传统的方法是在设定的路口派专人进行观察和笔录，因此工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。

因而对车辆牌照自动识别技术的研究和应用系统开始具有重要的意义。

汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。

MATLAB是一种强大的数值计算功能的编程工具，在图像处理、信号处理、神经网络中都有着广泛的应用。

其数据类型最大的特点是每一种类型都以数组为基础，从数组中派生出来。

其所提供的强大的矩阵运算功能。

如特征值和特征向量的计算、矩阵求逆灯都可以直接通过MATLAB提供的函数求出。

MATLAB还提供了小波分析、图像处理、信号处理、虚拟现实、神经网络等的工具包。

其中，图像处理工具包提供了许多可用于图像处理的相关函数。

按功能可以分为图像显示；图像文件输入与输出；几何操作；像素值和统计；图像分析与增强；图像铝箔；线性二维滤波器设计；图像变换；领域和块操作；二值图像操作；颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。

基于此，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照，有很大的优势。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

2车牌定位2.1预处理及边缘提取图2 预处理及边缘提取流程图2.1.1图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。

基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究

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。

Matlab在车牌识别与识别中的应用实践

Matlab在车牌识别与识别中的应用实践在现代交通领域，车牌识别与识别技术的应用日益广泛。

这项技术可以帮助我们实现自动化交通管理、智能停车系统以及交通违法行为的监控等功能。

而在车牌识别与识别的实践中，Matlab作为一种强大的数学计算软件，为其提供了丰富的工具和算法支持。

本文将介绍Matlab在车牌识别与识别中的应用实践，并探讨其优势和挑战。

1. 图像预处理在车牌识别与识别的过程中，图像预处理是非常重要的一步。

图像预处理可以帮助我们对车牌图像进行去噪、增强、转换等操作，从而提高后续的识别效果。

Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地实现各种图像预处理操作。

例如，Matlab中的imnoise函数可以添加噪声，而imadjust函数可以调整图像的对比度和亮度。

此外，Matlab还支持图像的灰度化、二值化、滤波等操作，以满足不同识别算法的需求。

2. 特征提取与选择车牌识别与识别的核心任务是通过图像特征来区分不同的车牌。

Matlab提供了多种特征提取算法和函数，如边缘检测算法、霍夫变换算法、形态学操作等。

通过这些算法，我们可以从车牌图像中提取出轮廓、边缘、字符等有用的信息，为后续的识别工作做准备。

此外，Matlab还支持特征选择算法，可以根据特征的重要性来进行筛选和优化，从而提高车牌识别与识别的准确性和效率。

3. 分割与定位车牌识别与识别的一个关键步骤是车牌的分割与定位。

Matlab提供了多种分割和定位算法，如基于颜色、形状、纹理等特征的分割算法，以及基于模板匹配、轮廓检测等算法的定位方法。

这些算法可以帮助我们自动地将车牌从图像中分割出来，并准确地定位到指定位置。

此外，Matlab还支持车牌倾斜角度的矫正和校正，以进一步提高识别的准确性。

4. 字符识别与分析一旦车牌被成功分割和定位，接下来就是对车牌中的字符进行识别与分析。

Matlab提供了多种字符识别和识别算法，如模板匹配算法、神经网络算法、支持向量机算法等。

实验报告用MATLAB实现车牌识别系统

图像处置大作业实验报告--用MATLAB实现车牌识别系统作者东南大学电子系李浩翔 06006435指导教师张雄实验日期 2020-1-10索引：1.2.3.4.5.6.1.2.1.2.实验目的利用MATLAB对包括车牌的图片进行处置，利用算法识别出车牌所在的区域，并识别其数字及字母，最后在屏幕上输出所识别出的车牌号。

实验原理1.将拍照下的彩色图像转换为灰度图，以后用中值滤波对灰度图像进行预处置，从而减少干扰信息。

2.利用sobel算子识别出图像的边缘，并转化为二值化图像。

并对二值化以后的图像进行卷积，增强边缘的轮廓。

3.用膨胀-再侵蚀的方式别离作用于图像的横轴与纵轴，将小块的联通区域连接起来，使车牌的形状加倍清楚，为下一步的识别做好预备。

4.利用车牌长宽比的特性对各个联通区域进行判定，识别出车牌所在区域，并截取。

5.对截掏出的车牌区域进行进一步的处置，分割出各个字符。

6.对分割出的字符进行特点判定，从而识别出具体的车牌号。

实验步骤1.预处置A. 将拍照下的彩色图像转换为灰度图，便于进行接下来的算法处置。

图1 拍摄下的图片图2 转换的灰度图B.对灰度图进行中值滤波，减少干扰点对二值化运算结果的阻碍。

im_gray=medfilt2(im_gray,[3 3]);图3 进行中值滤波后的灰度图C.将中值滤波后的灰度图用设定门限灰度的方式(取门限值为转化为二值化图像，在后继的车牌区域截取运算中作为源图像利用。

Image = im2bw(im_gray, ;图4 使用设定灰度门限的方法获得的二值化图像2.边缘识别A.利用sobel算子识别出图3中的边缘区域，并将其转换为二值化图像。

在转换后的二值化图像中，边缘区域被作为白点标出，而非边缘区域被黑色区域覆盖。

BW = edge(im_gray,'sobel');图5 识别出的边缘区域B.利用卷积的方式，对图5的边缘区域进行增强，为下一步的运算做好预备。

Matlab在智能车牌识别中的应用

Matlab在智能车牌识别中的应用近年来，随着人工智能的不断进步和应用领域的扩展，智能车牌识别系统逐渐成为交通管理和安全监控领域的重要组成部分。

而在智能车牌识别系统的研究和开发过程中，Matlab作为一种功能强大的计算机编程语言和开发环境，在图像处理和模式识别方面的应用日益受到重视。

本文将探讨Matlab在智能车牌识别中的应用，并讨论其优势和潜力。

首先，在智能车牌识别系统中，图像处理是十分关键的一步。

Matlab作为一个专门用于科学和工程计算的开发环境，提供了丰富的图像处理函数和工具包，使得手动处理车牌图像变得更加简单和高效。

通过调用Matlab中的函数，可以对车牌图像进行预处理，包括图像灰度化、二值化、图像增强、噪声去除等操作，从而提高车牌识别的准确性和鲁棒性。

其次，在车牌识别过程中，模式识别是至关重要的一环。

Matlab提供了大量的模式识别工具包和算法，如支持向量机（Support Vector Machine）和人工神经网络（Artificial Neural Network）等，这些算法可以用于车牌的字符分割和字符识别。

通过学习和训练，利用Matlab实现的模式识别算法可以有效地识别车牌中的字符信息，进而实现对车牌的自动识别和辨识。

此外，Matlab还具有强大的可视化和数据分析功能，这对于智能车牌识别系统的研究和开发非常有帮助。

通过Matlab的图像显示和处理函数，可以直观地展示车牌识别结果并进行可视化分析，以便进一步改进算法和提高系统性能。

同时，Matlab还支持对识别结果进行统计和数据分析，在交通管理和安全监控方面具有巨大的潜力。

需要指出的是，尽管Matlab在智能车牌识别中的应用具有很多优势，但也面临一些挑战和限制。

首先，车牌识别系统需要处理大量的图像数据，这对于计算资源和计算效率提出了一定的要求。

其次，车牌图像的质量和光照条件可能会对识别结果产生影响，需要对算法进行优化和鲁棒性测试。

使用Matlab进行车牌识别的技巧与实践

使用Matlab进行车牌识别的技巧与实践引言：车牌识别技术是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。

随着交通流量的急剧增加，车牌识别已成为自动化交通监控系统中的一项核心任务。

本文将介绍如何使用Matlab进行车牌识别，并分享一些技巧与实践经验。

一、图像预处理车牌识别的第一步是图像预处理，目的是提取感兴趣的车牌区域。

在Matlab中，可以使用各种图像处理函数来进行预处理操作，如灰度化、二值化、滤波等。

其中，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理过程。

二值化操作则能够将图像处理为黑白两色，方便车牌区域的提取。

此外，使用滤波函数可以对图像进行平滑处理，减少噪声的干扰。

二、车牌区域提取在预处理过程中，车牌区域的提取是非常关键的一步。

通常情况下，可以通过车牌的形状和颜色进行提取。

Matlab提供了多种寻找物体边界的方法，如边缘检测、连通区域分析等。

边缘检测可以识别图像中的边缘信息，然后根据车牌的形状特点，选择合适的方法提取车牌边缘。

连通区域分析则可以找到图像中具有相同灰度或颜色的连通区域，进一步筛选出车牌区域。

三、字符分割车牌识别的下一个步骤是字符分割。

通过将车牌图像分割为单个字符，可以便于后续的字符识别工作。

在Matlab中，字符分割可以通过一系列几何变换和图像处理操作来实现。

例如，可以使用形态学操作来去除车牌区域中的噪声和冗余信息，然后通过寻找字符之间的间隔来进行字符的分割。

另外，还可以考虑使用基于模板匹配的方法来实现字符分割。

四、字符识别字符识别是车牌识别的核心环节之一。

在Matlab中，有多种方法和工具可以实现字符识别。

一种常用的方法是基于模板匹配的字符识别算法。

该方法需要预先准备好字符的模板库，并通过计算输入字符与模板之间的匹配度来实现识别。

另一种常用的方法是基于机器学习的字符识别算法，如支持向量机（SVM）和深度学习算法。

这些算法可以通过训练样本来学习字符的特征，然后进行识别。

不同的方法有各自的优缺点，根据具体需求选择合适的算法进行字符识别。

matlab在汽车牌照识别系统中的应用

MATLAB在汽车牌照识别系统中的应用摘要：汽车普及程度的提高使得智能交通技术迅猛发展，汽车牌照识别系统是智能交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。

汽车牌照识别系统主要由图像预处理，边缘提取，字符定位，字符分割，字符识别几个部分组成。

本文介绍了MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的部分应用。

该系统通过调用MATLAB函数，综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。

关键词：MATLAB 边缘提取字符分割字符识别Application of MATLAB in License Plate Recognition SystemWANG Yanyan（School of Transportation Science and Engineering of BeihangUniversity, Beijing, 100191, China）Abstract: In this paper, CAN bus technology and SAE J1939 protocol are studied and a digital vehicle instrument solution based on Freescale's MC9S12HZ256 MCU is proposed. The message frame format and some engine-re lated parameters’ definition in SAE J1939 application layer protocol are introduced in detail. Stepper motor and its driver, also the methods for speed signal processing are introduced too. The hardware platform of digital vehicle instrument is composed by MCU, signal acquisition module and signal processing anddisplaying module. Data receiving and processing from CAN bus and sensors are accomplished by programming and vehicle condition can be reflected in real-time.Key words:digital vehicle instrument; MC9S12HZ256; stepper motor; CAN bus; SAE J1939引言车牌识别（License Plate Recognition System，LPRS）系统是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的重要组成部分。

matlab车牌识别例子(好好看看提取字符部分)

图像分割、边缘检测（车牌识别）例子一 <?xml:namespace prefix = v ns = "urn:schemas-microsoft-com:vml" /><v:shape style="WIDTH: 401.25pt; HEIGHT: 372pt; VISIBILITY: visible; mso-wrap-style: square" id=图片_x0020_10 type="#_x0000_t75" o:spid="_x0000_i1025"><v:imagedata o:title="" src="file:///C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image007.png"> <DIV class=blockcode><BLOCKQUOTE><v:shape style="WIDTH: 401.25pt; HEIGHT: 372pt; VISIBILITY: visible; mso-wrap-style: square" id=图片_x0020_10 type="#_x0000_t75" o:spid="_x0000_i1025"><v:imagedata o:title="" src="file:///C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image007.png"></ v:imagedata></v:shape>Matlab代码% function [d]=main()close allclc % 清空命令窗口的所有输入和输出，类似于清屏%自动弹出提示框读入图像[filename,filepath]=uigetfile('.jpg','输入一个需要识别的车牌图像');% 直接自动读入%file=strcat(filepath,filename); %strcat函数：连接字符串；把filepath的字符串与filename的连接，即路径/文件名I=imread(file);figure('name','原图'),imshow(I);title('原图')%图像增强% h=ones(5,5)/25; %过滤器h% I=imfilter(I,h);%真彩色增强% figure('name','真彩色增强');imshow(I);title('真彩色增强');I1=rgb2gray(I); % RGB图像转灰度图像figure('name','灰度处理前'),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度处理前的灰度图');subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度处理前的灰度图直方图');%线性灰度变换I1=imadjust(I1,[0.3,0.7],[]);figure('name','灰度处理后'),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度处理后的灰度图');subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度处理后的灰度图直方图');%进行中值滤波I1=medfilt2(I1);figure,imshow(I1);title('中值滤波');%边缘检测：sobel,roberts,canny,prewitt等I2=edge(I1,'roberts',0.25,'both'); %边缘检测算法，强度小于阈值0.15的边缘被省略掉,'both'两个方向检测（缺省默认）figure('name','边缘检测'),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);% 腐蚀Imerode(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象figure('name','腐蚀后图像'),imshow(I3);title('腐蚀后的图像');se=strel('rectangle',[20,20]);% 25X25的矩形strelI4=imclose(I3,se);% 用25*25的矩形对图像进行闭运算(先膨胀后腐蚀)有平滑边界作用figure('name','平滑处理'),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');I5=bwareaopen(I4,1000);% 从二进制图像中移除所有少于2000像素的连接对象，消失的是连续的白色像素数量少于2000的字符figure('name','移除小对象'),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');[y,x,z]=size(I5);% y是行数，x是列数，z是维数myI=double(I5);% 转成双精度型tic % 开始计时Blue_y=zeros(y,1);% zeros(M,N) 表示的是M行*N列的全0矩阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1) %% 判断蓝色像素Blue_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 MaxY]临时变量MaxYPY1=MaxY; % 以下为找车牌Y方向最小值while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))%% 为什么判断蓝色像素点>=5（才算蓝色）PY1=PY1-1;endPY2=MaxY; % 以下为找车牌Y方向最大值难道最大值不是MaxYwhile ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;end% IY=I(PY1:PY2,:,:);%%%%%%%%%%%%%%%%% 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:PY2 % 只需扫描的行if(myI(i,j,1)==1) %% 判断蓝色像素Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; % 蓝色像素点统计endendendPX1=1;% 以下为找车牌X方向最小值while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))%% 为什么判断蓝色像素点<3（不算蓝色？）PX1=PX1+1;endPX2=x;% 以下为找车牌X方向最大值while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPY1=PY1-2;% 对车牌区域的校正为什么要这么+－PX1=PX1-2;PX2=PX2+3;PY2=PY2+10;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);% 裁剪图像toc %t=toc; % 停止计时%figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');figure('name','定位剪切后的彩色车牌图像'),%subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')imwrite(dw,'dw.jpg');% 直接自动读入%[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像');%jpg=strcat(filepath,filename); % strcat函数：连接字符串；把filepath的字符串与filename的连接，即路径/文件名a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');figure('name','车牌处理');subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')%g_max=double(max(max(b)));% 以下作阈值化（灰度图转二值图）%g_min=double(min(min(b)));% max(a)求的每列的最大值，是一维数据；max(max(a)) 是求这一维数据的最大值。

基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现

基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现【摘要】智能交通系统（Intelligent Transport Systan）是把车辆和道路综合起来考虑，从系统的观点出发，综合运用各种高新技术系统地解决交通问题的思想。

而车牌识别LPR（License Plate Recognition）是智能交通系统的一个重要组成部分，融合了图像处理与模式识别技术。

中值滤波是一种非线性滤波方式，本文研究的即是基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的实现。

【关键词】智能交通系统;车牌识别;中值滤波算法;Matlab实现随着城市化的进展，机动车日益普及，而随之带来的交通拥堵、交通事故等一系列交通问题有待解决。

针对此问题，人们运用先进的科学技术与管理方法，系统地解决道路的交通问题，最终形成了智能交通系统ITS（Intelligent Traffic System）这个概念。

而车牌识别LPR（License Plate Recogn-ition）作为智能交通系统的一个重要组成部分，融合了图像处理与模式识别技术，在高速公路电子收费站、停车场等城市交通管理中占有不可替代的重要地位。

交通系统是一个相当复杂的系统，如果单独从车辆方面去考虑或者是单独从道路方面去考虑，都很难从根本上解决问题。

在这种情形下，把车辆和道路综合起来考虑，从系统的观点出发，综合运用各种高新技术系统地解决交通问题的思想就应运而生了，于是就提出了智能交通系统（Intelligent Transport Systan），简称ITS。

智能交通系统是通过车辆检测装置对过往的车辆进行检测，提取相关的交通数据，达到监控和指挥交通的目的。

智能交通系统的主要研究对象是车辆和道路，其研究目的是提高道路的通行能力和利用效率，其研究重点是解决公路交通问题。

应用智能交通系统可以有效地提高交通运输效益。

智能交通系统的概念出现于20世纪90年代初期，它是通过车辆检测装置对过往的车辆进行检测，提取相关的交通数据，达到监控和指挥交通的目的。