MATLAB实现的车牌识别系统毕业论文

"基于MATLAB的车牌识别系统毕业论文，涵盖了汽车图像预处理、车牌定位和字符识别的关键技术，实现了一个完整的车牌自动识别系统。" 在车牌识别系统的研究中，MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，被广泛应用于图像处理和模式识别领域。本毕业论文深入探讨了车牌识别系统的各个重要组成部分，旨在提升交通系统的智能化程度。 首先，图像预处理是车牌识别的第一步，其目的是提高图像质量，降低噪声，并使后续的车牌定位和字符识别更加准确。论文中对比了不同的预处理方法，如灰度化和二值化。灰度化将彩色图像转换为单一灰度级图像，简化了图像的复杂性，而二值化则将图像转化为黑白两色，有助于突出图像中的边缘和轮廓，对于去除背景干扰和增强车牌特征具有重要作用。 其次，车牌定位是识别过程中的核心环节。论文采用了基于线性拟合的校正方法来纠正车牌的倾斜，通过分析图像的边缘信息，找到车牌的边界，然后利用线性拟合算法确定车牌的倾斜角度，实现校正。这种方法能够有效解决因拍摄角度不正导致的车牌倾斜问题，提高了定位的准确性。 接下来，字符识别是识别系统的最后一环。论文采用了基于投影直方图的字符切割方法，通过对图像的垂直投影进行分析，找到字符之间的分隔点，从而实现字符的精确分割。之后，结合模板匹配的策略，将每个分割出的字符与预定义的字符模板进行比对，以完成字符的识别。这种方法在一定程度上克服了光照变化、字符形状变异等带来的影响，提高了字符识别的正确率。 此外，论文还可能涵盖了实验验证和性能评估，对所提出的车牌识别系统进行了实际测试，分析了系统的识别率、误识率等关键性能指标，进一步证明了该系统的有效性和实用性。 关键词：车牌识别、车牌定位、字符识别、图像预处理、线性拟合、模板匹配 这篇毕业论文全面探讨了车牌识别的关键技术，对于理解车牌识别系统的工作原理和设计思路具有重要参考价值，同时也为实际交通管理领域的车牌自动识别提供了理论和技术支持。