MATLAB驱动的车牌识别系统关键模块设计与实现

本篇文档是关于基于MATLAB的车牌识别系统设计的毕业设计。论文首先强调了车牌识别系统在智能交通管理中的重要性，它是车辆管理的智能化工具，通过提升交通管理的效率和便捷性。系统的核心组成部分包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和识别五个阶段。 在图像预处理部分，作者详细介绍了将输入图像转换为灰度图像，并利用Roberts算子进行边缘检测的过程，这是为了减少噪声干扰，提取出关键的车牌特征。车牌定位采用数学形态学方法，通过对车牌彩色信息的分析，结合彩色分割技术来确定车牌的位置，确保精确识别。 字符分割则更为精细，通过二值化处理后，对车牌部分进行垂直投影，随后对投影进行扫描，以识别出每个字符。MATLAB在此过程中发挥了重要作用，提供了强大的图像处理功能和编程环境，简化了算法实现。 发展背景部分，提到车辆牌照作为车辆身份标识的重要性，以及车牌识别系统在监控车辆信息和交通管理中的应用。图像处理模块是整个系统的基石，MATLAB以其易用性和高效性成为选择的主要原因。 系统框架结构展示了整个车牌识别流程，包括触发拍照、图像采集、预处理、定位、字符分割、识别和结果输出等环节。触发拍照技术如线圈或视频触发被广泛应用。图像采集通过摄像头实时捕捉车辆画面，而后续的预处理、定位和分割则是关键技术的体现。 这篇毕业设计深入探讨了MATLAB在车牌识别系统中的实际应用，特别是关键模块的实现策略，为智能交通领域的自动化和智能化提供了一种实用的解决方案。通过MATLAB平台，作者不仅实现了车牌的精确识别，还展示了其在科研与工程实践中的价值。