基于Matlab的车牌自动识别技术研究与实现(基于Matlab的车牌二值化、阈值分割)

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基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第7期(总第211期)2020(Sum. No 211)基于MATLAB 的车牌自动识别系统开发与设计胡云琴，梁春美,郑卫娟(武警海警学院，浙江宁波315000)摘要:车牌自动识别系统是基于MATLAB 平台仿真实现的，里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。

车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片，经过预处理图像，完成车牌图像提取，自动对字符分割，进而正确识别出车牌号码。

关键词:MATLAB ；车牌识别；字符分割；车牌定位中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2019)07-0213-03Development and design of automatic license plate recognition system based on MatlabHu Yunqin,Liang Chunmei,Zheng Weijuan(Armed Police Marine Police College, Ningbo, Zhejiang 315000)Abstract:The automatic license plate recognition system is simulated based on Matlab, which includes several key steps such as image capture, image preprocessing, license plate character segmentation, license plate location, license plate character rec ognition and license plate recognition. The automatic license plate recognition system takes the picture of the vehicle with the license plate in the special area, and after the preprocessing image, the license plate image is extracted, the character is divided automatically, and then the license plate number is recognized correctly.Keywords: MATLAB;License plate recognition; Character segmentation; License Plate Location0引言随着互联网+时代的来临，智能交通逐渐进入日常生活,在停车场、酒店等各种场所都能见到车牌自动识别系统，大大方便了人们的生活，而数字图像处理技术是随着计算机发展而发展而来的一门新兴学科，如今在社会各个领域广泛应用，它通过计算机对数字图像进行进行存储、传输、模式识别、图像处理等,图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像恢复、图像压缩、图像分割、边缘检测等处理的方法和技术。

基于matlab车牌识别系统设计与实现毕业设计(论文)

本科生毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System总计：30页表格：1个插图：19幅南阳理工学院本科毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System学院：电子与电气工程学院专业：电气工程及其自动化学生姓名：学号：指导教师（职称）：评阅教师：完成日期：南阳理工学院Nanyang Institute of Technology毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。

对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。

作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。

有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。

学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。

保密的论文（设计）在解密后适用本规定。

作者签名：指导教师签名：日期：日期：注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

基于MATLAB的车牌识别研究_毕业设计论文

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。

车牌识别系统在MATLAB中的研究与实现

摘要：随着交通管理系统的信息化、智能化的快速发展，对车牌的定位以及识别有了更高、更精确的要求。由于Ｒｏｂｅｒｔ算子对边缘定位比较准，在图像噪声较少的情况下，分割的结果相当不错。文章选择Ｒｏｂｅｒｔ边缘检测算子法进行边缘检测，运用区域分割法实现了车牌的分割与ｉＴ，￣Ｊ１。由结果可知，系统采用Ｒｏｂｅｔ算子法能准确实现车牌的定位、ｒ分
ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｌｉｃｅｎｓｅｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｖｅｂｅｅｎｈｉｇｈｅｒａｎｄｍｏｒｅｐｒｅｃｉｓｅ．Ｒｏｂｅｔｒｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｆｏｒｅｄｇｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，ｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌ￣ａｒｅｑｕｉｔｅｇｏｏｄｗｈｅｎｉｍａｇｅｎｏｉｓｅｉｓｌｅｓｓ．Ｒｏｂｅｔｒｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅ．Ｆｒｏｍｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｅｗｉｌｌｓｅｅｔｈａｔｔｈｅＲｏｂｅｔｒｏｐｅｒａｔｏｒｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍｗｏｕｌｄａｃｈｉｅｖｅａｃｃｕｒａｔｅｒｅｓｕｌｔｓｏｒｆｌｏｃａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｈｅｐｌａｔｅ，ｗｈｉｌｅｈａｓｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｉｃｅｎｓｅｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｒｏｂｅｒｔｏｐｅｒａｔｏｒｍｅｔｈｏｄ

基于MATLAB的车牌识别研究

基于MATLAB的字符识别研究汽车牌照识别程序的设计摘要：本次课程设计的目的是通过对基于MATLAB的字符识别的研究，以汽车牌照识别的设计为实例，详细介绍字符识别的相关原理。

整个汽车牌照识别的过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分，最后识别出汽车牌照。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。

关键词：MATLAB 字符识别车牌识别神经网络图像处理引言在MATLAB的字符识别研究中，汽车牌照的识别是最经典的样例，因为车辆牌照识别系统（License Plate Recognition System，简称LPRS）是建设智能交通系统不可或缺的部分。

基于 MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。

车牌识别系统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，用 MATLAB软件编程来实现每一个部分处理工程，最后识别出汽车牌照。

一、MATLAB及其图像处理工具概述MATLAB 是 MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是 Math Works 公司开发的一种功能强效率高简单易学的数学软件。

MATLAB 的图像处理工具箱，功能十分强大，支持的图像文件格式丰富，如 *.BMP、*.JPG、 *.JPEG、 *.GIF、 *.TIF 、*.TIFF、 *.PNG 、*.PCX、*.XWD、 *.HDF、*.ICO 、*.CUR 等。

MATLAB 7.X 提供了20 多类的图像处理函数，几乎涵盖了图像处理的所有技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。

这些函数按其功能可分为：图像显示、图像文件 I/O、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、基于边缘的处理、色彩映射表操作色彩空间变换图像类型与类型转换。

基于matlab的车牌识别的研究与实现

目录摘要………………………………………………………………………ABSTRACT…………………………………………………………………1 车牌号码识别的概述………………………………………………1.1 国内外研究动态………………………………………………1.2 车牌号码识别系统的特点和设计的基本原则………………2 运行环境和开发工具的选择…………………………………………3 实现车牌号码识别的重难点及其解决方法……………………3.1 车牌定位……………………………………………………3.2 字符分割……………………………………………………3.3 字符识别……………………………………………………3.4 识别结果显示输出…………………………………………4 车牌号码识别系统的具体设计及实现…………………………5 结论与展望…………………………………………………………5.1 结论……………………………………………………………5.1.1 主要完成的工作…………………………………………5.1.2 系统运行的结果…………………………………………5.1.3 存在的缺陷………………………………………………5.2 展望…………………………………………………………参考文献………………………………………………………………致谢……………………………………………………………………附录（源代码）…………………………………………………………摘要随着社会的迅猛发展，人们的生活水平越来越高，各种私家车也越来越多，而车牌号码，作为机动车辆唯一的管理标志符号，在交通管理中具有不可替代的作用。

所以高效，快速，实时地进行车辆牌照辨认对于构建和谐文明的交通氛围是至关重要的。

随着智能交通系统的的慢慢普及，车牌识别系统的实时性和准确性受到了人们的广泛关注。

车牌识别是数字图像处理的范畴，它主要包括图像的预处理，车牌定位，车牌号码分割，车牌号码识别和结果显示输出。

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。

基于MATLAB的车牌识别系统研究

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(课设参考文献)

本文首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于 MATLAB 的车牌识别系统。确定了整体设计方案，其中软件部分包括车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别三个模块。车牌定位模块中提出了基于小波变换的车牌边缘提取的算法，以及车牌二次定位的算法，提高了系统在光照条件较差的情况下的定位准确率，该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性；车牌的二值化采用了改进的 Otus 算法，重新划分了其两维直方图的区域，改进后的算法大大减少了运行时间，对于各种类型的车牌都能达较好的二值化效果；针对 BP 神经网络字符识别算法，采用有动量的梯度下降法训练网络，减小了神经网络学习过程的振荡趋势，使得 BP 网络能够较快的达到收敛，完成车牌字符的识别。对模板匹配算法和 BP 网络算法进行对比，证明了 BP 网络算法要优于模板匹配算法。
II
上海交通大学硕士学位论文
ABSTRACT
Then, a test platform has been built with MATLAB, for the test of the system. Through the test of 353 monitoring car photographs, the results shows that the system can effectively meets the requirement, and lay a good foundation of technology for productization.
KEY WORDS: plate license recognition, wavelet transform, Otsu, template matching, BP neural network, MATLAB

基于Matlab的车牌自动识别技术研究与实现(基于Matlab的车牌二值化、阈值分割)

学位申请人：指导教师：学科专业：软件工程学位类别：工学学士2012年 06月题目：基于Matlab 的车牌二值化、阈值分割西安工业大学毕业设计（论文）任务书院（系）计算机学院专业软件工程班080605 姓名陈章权学号0806051011.毕业设计（论文）题目：基于Matlab车牌自动识别技术的研究与实现2.题目背景和意义：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或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。

通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管等等功能。

对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

3.设计(论文)的主要内容：要求学生使用Matlab工具对车牌识别进行开发。

主要研究内容包括：(1)图像数据采集和预处理(2)二值化研究(3)系统实现和效果评价4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：要求熟悉数字图像处理的基本知识，熟悉matlab编程毕业设计的进度安排如下：1~3周：准备所需资料，详细设计，开题报告，准备开题答辩。

4~12周：完成界面设计开发，详细设计，编程及调试。

13~15周：系统测试。

16~17周：书写毕业设计论文。

18周：改进完善，提交毕业论文，准备答辩。

5.毕业设计（论文）的工作量要求：*或实习（天数）：18周①实验（时数）*：无②图纸（幅面和张数）③其他要求：毕业论文不少于15000字。

指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。

2 带*项可根据学科特点选填。

毕I-2基于Matlab的车牌自动识别技术的研究与实现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，应用十分广泛。

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现作者：张文俊李小兰来源：《电脑知识与技术》2024年第15期关键词：智能交通;车辆牌照识别技术;MATLAB;图像处理;形态学处理 0引言随着经济的不断发展，汽车已成为人们交通出行的常用选择。

随着车辆数量的增加，交通管理问题变得更加突出，智能化车辆管理成为道路交通管理的重点。

在智能化车辆管理中，车辆牌照识别（VehicleLi⁃censePlateRecognition，VLPR）技术显得尤为重要，可应用于停车场管理、高速公路违法车辆监控识别、小区智慧车辆管理等场景。

车牌作为车辆的唯一标识，是车辆的“身份证”，如何进行快速、实时、准确的车辆牌照识别是关键。

要实现车辆牌照的精确识别，有多种方法可选：基于特征提取的方法[1]、基于模板匹配的方法[2]、基于分类器的方法[3]、基于神经网络的方法[4]等。

基于特征提取的车牌识别方法对于处理车牌畸变、倾斜或光照不均等复杂背景下的识别效果较好，但需要消耗大量计算资源，当数据量过大时会导致识别速度变慢。

基于分类器和基于神经网络的识别方法虽然能够快速处理不同类型的车牌并识别字符，但需要大量训练数据和计算资源，并需要根据评估结果反复调整模型参数。

而基于模板匹配的方法快速简单，不需要大量数据作为训练支撑，因此本文选择研究基于模板匹配的车辆识别方法。

考虑到车牌图像的角度、大小和字体等问题，本文引入结构相似性度量（SSIM）值来计算字符的匹配程度，從而成功识别出车牌号码。

1相关方法概述在车牌号码识别的过程中，图像质量的好坏直接影响最终识别结果的准确率。

为了改善图像质量，在处理车牌图像时需要进行一系列的预处理操作，以去除背景噪声和干扰信息。

经过预处理后，能够增强图像中目标区域特征，有助于后续的车牌定位、分割和识别。

车牌区域的分割是识别过程中的关键步骤之一。

文献[5]提到了基于二值图像像素分割的方法，利用阈值将图像转换为黑白形式，并通过标记连通区域来实现分割。

基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计

3、实验改进
3、实验改进
根据实验结果，我们发现车牌定位和字符分割模块是影响系统性能的关键因素。因此，我们计划从以下两个方面进行改进：
3、实验改进
1、针对车牌定位模块，尝试引入更多的特征提取方法，以便更准确地定位车牌区域；
2、针对字符分割模块，研究更为稳健的连通域分析方法，减少误分割和漏分割。
三、实验结果与分析
1、实验设置
1、实验设置
为了评估车牌识别系统的性能，我们构建了一个包含200张车牌图像的数据集，其中包含了不同的光照条件、车牌位置和尺寸。评估指标主要包括准确率、召回率和运行时间。
2、实验结果分析
2、实验结果分析
经过大量实验，我们得到了以下结果： 1、车牌定位模块的准确率为95%，召回率为90%；
1、需求分析
3、适应性：系统应能适应不同的环境条件，包括不同的光照条件、车牌位置和车牌尺寸等；
1、需求分析
4、可靠性：系统应具备一定的可靠性，能够稳定运行，保证识别结果的准确性。
2、总体设计
2、总体设计
在总体设计阶段，我们将车牌识别系统分解为以下几个模块： 1、车牌定位模块：该模块主要负责寻找并定位车牌区域，排除其他干扰因素；
基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计
01 一、引言
目录
02
二、车牌识别系统设计
03 三、实验结果与分析
04 四、结论与展望
05 参考内容
一、引言
一、引言
随着社会的快速发展和科技的不断进步，智能化交通管理成为了研究的热点。车牌识别系统作为智能化交通管理的重要组成部分，能够自动识别车辆身份，提高交通监管能力和服务质量。本次演示将基于MATLAB平台，设计一套车牌识别系统，旨在提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通管理提供有力支持。

(完整word版)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。

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。

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。

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。

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现.

图像预处理车牌定位字符分割字符识别图1车牌识别流程图图2车牌灰度图随着世界经济和科学技术的不断发展,智能交通系统越来越多地被人们所关注。

车牌识别LPR (LicensePlate Recognition是智能交通系统中重要研究课题[1],已成为图像处理和模式识别研究中的热点。

整个车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别4个模块,其流程图如图1所示。

图像预处理主要是将输入的彩色图像转换为灰度图像,再进行灰度增强,以达到较好的凸显车牌字符的效果。

这里首先将24位R 、G 、B 的彩色图像按式(1转换成256级的灰度图,以减少存储和计算量,图2是转换后的车牌灰度图。

Gray =0.299R +0.587G +0.114B (1基于MATLAB 的车牌识别系统设计与实现*刘忠杰,宋小波,何锋,李芬,周培莹,刘百辰(常州先进制造技术研究所机器人系统实验室,江苏常州213164摘要:通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。

该方法首先采用基于Canny 算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。

试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。

关键词:图像预处理;车牌定位;车牌字符分割;车牌字符识别中图分类号:TP391.43文献标识码:A文章编号:1674-7720(201114-0037-04Design and realization of license plate recognition system based on MatlabLiu Zhongjie,Song Xiaobo,He Feng,Li Fen,Zhou Peiying,Liu Baichen(Robot System Lab,Changzhou Institute of Advanced Manufacturing Technology,Changzhou 213164,ChinaAbstract:This paper introduced a design and experimental simulation method of license plate recognition system based on the research of license plate location,license plate character segmentation and license plate character recognition.This method firstly lo -cated a license plate with the combining method of Canny operator edge detection and mathematical morphology.After binarization,filtering and morphological opening process,seven license plate characters were segmented by projectiondichotomy.Finally,license plate character was recognized by the combining method of template matching and statistical characteristics.Experiment demonstrates that this method is feasible,effective and greatly improves the accuracy rate of license plate recognition system ,compared with the traditional method of a single algorithm.Key words:image preprocessing;license plate location;license plate character segmentation;license plate character recognition*基金项目:安徽省自然科学基金项目(11040606Q59;常州市科技攻关项目(CE20100004;武进区科技攻关项目(WG2010036图4腐蚀和膨胀后的车牌图像图5移除小对象后的图像(aRoberts 算子(bPrewitt 算子(cSobel 算子(dCanny 算子图3不同边缘检测算子比较1车牌定位车牌定位是车牌识别系统中关键的一步,直接关系到车牌字符分割的准确性和系统识别的正确率[2]。

基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究

基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究
张松兰
【期刊名称】《新乡学院学报》
【年(卷),期】2022(39)6
【摘要】以车牌识别系统为研究对象,借助MATLAB平台设计了一种车牌识别系统,先对原始车牌进行边缘检测和形态学处理得到预处理的车牌定位,然后经过滤波和扫描图像统计像素点完成对定位的车牌的分割,最后利用模板匹配得到车牌的字符识别实现车牌的准确识别。

【总页数】4页(P40-43)
【作者】张松兰
【作者单位】芜湖职业技术学院电气与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.汽车牌照自动识别技术研究与实现
2.基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究
3.基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究
4.基于Matlab的车辆牌照自动识别技术研究
5.基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究
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