MATLAB实现的车牌识别系统设计关键技术

"这篇文档是桂庆刚同学2012年电气与信息工程学院的毕业设计论文，主题是基于MATLAB的车牌号码识别系统设计。该系统是现代智能交通管理的关键技术，由图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个主要部分组成。论文重点探讨了图像预处理、车牌定位和字符分割这三个环节的实现过程，并在MATLAB环境下进行了字符分割的仿真。" 毕业答辩论文基于MATLAB的车牌号码识别系统设计，是利用MATLAB强大的图像处理功能来构建一个高效、智能的车牌识别系统。该系统对于现代交通管理至关重要，因为它可以提高交通管理的效率和准确性，实现车辆管理的自动化和数字化。 图像预处理是车牌识别的第一步，它包括将原始图像转化为灰度图像，以减少颜色信息对后续处理的影响，同时应用Roberts算子进行边缘检测，以增强图像边缘，便于后续的特征提取和定位。 车牌定位是识别系统的另一关键环节，它涉及对图像中的车牌位置进行准确判断。在本设计中，通过数学形态学方法，如膨胀和腐蚀操作，可以有效地找到车牌的轮廓，从而确定其精确位置。此外，结合车牌的色彩特性，运用彩色分割法进一步细化车牌区域的分离。 字符分割是将定位后的车牌区域中各个字符单独分离出来，为字符识别做准备。此步骤采用二值化处理，即把车牌图像转换成黑白两色，然后进行垂直投影，通过对投影的扫描分析，找到字符之间的边界，从而完成字符的切割。 MATLAB作为强大的计算和仿真平台，提供了丰富的图像处理工具箱，使得字符分割的算法设计和仿真变得可行。通过在MATLAB中模拟实际操作，可以对算法的效果进行验证和优化，确保整个车牌识别系统在实际应用中的准确性和稳定性。 这篇毕业论文详细阐述了基于MATLAB的车牌号码识别系统的核心技术，包括图像预处理的策略、车牌定位的数学形态学方法以及字符分割的投影扫描法，展示了MATLAB在智能交通领域中的应用潜力。关键词涵盖MATLAB、图像预处理、车牌定位和字符分割，突出了研究的主要内容和技术手段。