Matlab实现车牌定位与分割技术解析

"基于Matlab的车牌定位与分割识别程序" 在计算机视觉领域，车牌识别是一项重要的技术，常用于交通管理、智能停车系统等。本程序文档详细介绍了如何使用Matlab进行车牌的定位与分割，这是一个典型的图像处理过程，包括图像预处理、边缘检测、形态学操作以及特征提取等步骤。 首先，程序通过`imread`函数读取车牌图像，如'car.jpg'，并用`imshow`展示原始图像。接着，将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算复杂性并突出图像的亮度差异。`rgb2gray`函数实现了这一转换，并再次显示处理后的图像。 然后，使用边缘检测算法来识别图像中的边界。在本例中，采用了Robert算子，该算子对图像进行梯度运算，以增强图像边缘。`edge`函数执行此操作，并设定阈值和方向。边缘检测结果被显示出来，以便观察边缘效果。 接下来是形态学操作，首先通过`imerode`函数对边缘检测结果进行腐蚀，目的是消除小噪声和分离相近的边缘。之后，使用矩形结构元素`strel('rectangle',[25,25])`执行膨胀操作`imclose`，以连接断裂的边缘并填充孔洞。这有助于车牌区域的完整性和连续性。 形态滤波后，可能仍存在一些不需要的小区域。`bwareaopen`函数删除了面积小于2000像素的连通组件，进一步净化图像。处理后的图像再次显示，以检查处理效果。 最后，通过分析每一行像素的灰度值累计和，来确定车牌的行起始位置和终止位置。这里利用`for`循环统计每行白色像素的数量，当累计值达到一定阈值（50）时，确定为车牌的边界。这样，可以提取出包含车牌的图像区域`IY`。 整个流程展示了如何利用Matlab的图像处理工具对车牌进行定位和预处理，为后续的字符分割和识别打下基础。这在实际应用中是非常关键的，因为准确的车牌定位直接影响到字符识别的准确性。在实际项目中，还需要结合字符识别算法（如OCR）来完成整个车牌识别的过程。