MATLAB实现车牌识别系统详解

"基于matlab的车牌识别系统设计与实现" 在计算机视觉领域，车牌识别是一项重要的技术，广泛应用于交通管理、智能停车系统等。本文档详细介绍了一个基于MATLAB的车牌识别系统，它包括了图像预处理、车牌定位等多个关键步骤。 预处理是图像识别过程中的第一步，目的是提高图像质量，以便后续的分析和识别。在这个系统中，预处理主要包括以下几个阶段： 1. 图像加载：使用`uigetfile`函数让用户选择JPEG格式的图片，并通过`imread`函数读取图像，将其存储在全球变量`FILENAME`中，同时显示原图像。 2. 转换为灰度图像：利用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，便于处理。同时，通过`subplot`和`imhist`函数展示灰度图像及其直方图，帮助理解图像的亮度分布。 3. 边缘检测：采用Roberts算子进行边缘检测，其特点是计算速度快，适用于低对比度图像。通过调整阈值（0.18）来控制边缘检测的敏感度。 4. 图像腐蚀：使用`imerode`函数对图像进行腐蚀操作，目的是消除小的噪声点和连接相邻边缘，使边缘更加清晰。 5. 圆滑处理：通过构造一个正方形结构元素并应用膨胀操作，以平滑图像，减少噪声对边缘检测的影响。 6. 删除小物体：利用`bwareaopen`函数去除二值图像中面积小于2000像素的连通组件，进一步滤除噪声。 接下来是车牌定位，这部分涉及到对蓝色背景的车牌进行识别。通过遍历图像的每个像素，当找到蓝色像素点时，记录其位置。这个过程使用了一个二维零矩阵`Blue_y`来存储蓝色像素的位置。这个步骤是车牌定位的初步阶段，后续可能还会涉及更复杂的算法，如模板匹配或色彩分割，来精确确定车牌区域。 整个系统的实现充分利用了MATLAB强大的图像处理工具箱，通过直观的代码结构和图像展示，使得开发者能够理解每一步处理的效果。这为其他类似的图像处理项目提供了参考，同时也展示了MATLAB在计算机视觉领域的应用能力。