1) 对原始车牌图像做增强处理； 2) 对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3) 对灰度图像进行直方图均衡处理； 4) 选取自适应的阈值， 对图像做二值化处理； MATLAB代码繁琐点

以下是针对车牌图像做增强处理，灰度变换，直方图均衡和二值化处理的MATLAB代码示例：

1) 对原始车牌图像做增强处理

img = imread('car_plate.jpg');
enhanced_img = imadjust(img, [0.3 0.7], [0 1], 1.5);

在这个示例中，我们使用imadjust函数对原始车牌图像进行增强处理。我们可以通过调整函数的参数来改变图像的对比度和亮度。

2) 对增强后的彩色图像进行灰度变换

gray_img = rgb2gray(enhanced_img);

在这个示例中，我们使用rgb2gray函数将增强后的彩色图像转换为灰度图像。这个函数将每个像素的RGB值加权平均，得到一个灰度值。

3) 对灰度图像进行直方图均衡处理

equalized_img = histeq(gray_img);

在这个示例中，我们使用histeq函数对灰度图像进行直方图均衡处理。这个函数将图像的像素值映射到一个更广泛的范围内，从而增加图像的对比度。

4) 选取自适应的阈值，对图像做二值化处理

threshold = adaptthresh(equalized_img, 0.5);
binary_img = imbinarize(equalized_img, threshold);

在这个示例中，我们使用adaptthresh函数选择一个自适应的阈值，然后使用imbinarize函数将图像二值化。这个过程将图像像素值转换为黑色和白色，使得车牌字符更容易识别。

以上是MATLAB代码示例，可以根据具体需求进行调整和修改。