Matlab实现的车牌定位与字符分割技术研究

该篇毕业论文主要研究的是基于Matlab的技术，针对车牌定位和字符分割的实现方法。随着全球汽车数量的快速增长，尤其是中国已经成为世界上第二大汽车国家，对车辆管理，特别是车牌识别的需求也随之提升，这是一项重要的交通工程研究课题。 论文首先阐述了车牌识别的基本流程，包括车牌定位、字符分割和字符识别。作者专注于定位和字符分割两个步骤，因为这两个环节对于整体识别的准确性和效率至关重要。定位方法利用车牌字符的横纵扫描特征、颜色对比以及其他辅助特征，通过Prewitt算子边缘检测来提取车牌边缘信息。通过对垂直方向扫描特性和周边色彩差异的处理，以及Adaboost方法的应用，可以有效地去除干扰，精准定位车牌区域。 在字符分割部分，论文探讨了多种字符分割策略，最终选择了结合车牌垂直方向投影法和先验知识的模板匹配方法。这种方法针对经过精确定位的车牌字符图像，将其分解为独立的字符，确保了分割的准确性。 论文的关键技术包括多特征和多方法的运用，以及模板匹配在车牌字符分割中的应用。通过Matlab平台进行仿真研究，该方法显示出良好的适应性，不仅适用于单个车牌图像，也适用于复杂的多车牌场景，定位成功率高，具有广泛的通用性。 这篇论文提供了一种实用且高效的车牌定位和字符分割技术，对于智能交通系统、车辆管理等领域具有实际应用价值。通过深入研究和实践，论文不仅提升了车牌识别的精确度，还展示了Matlab在这一领域的强大工具支持。