MATLAB车牌识别源程序：基于颜色的定位与分割

该MATLAB源程序文档主要涉及车牌识别技术，特别是针对基于颜色的车牌定位和分割的算法实现。函数`character_segmentation`是关键部分，其作用是对输入的二值图像（bw）进行处理，提取出其中的数字字符段。程序首先通过全局变量`DIGIT_WIDTH`（假设为18像素）和`MIN_AREA`（最小面积阈值，设为250像素）来定义字符分割的标准。 在函数内部，首先计算输入图像每一行的累计和，并将其可视化，以便于调试（通过`plot_vector`函数）。然后使用`segment`函数根据指定宽度和最小面积来分割图像，得到初步的字符边界框。接下来，函数检查分割出的字符数量，如果小于7个，可能是因为分割不清晰，程序会尝试清除这些字符之间的冗余部分，即设置对应列的像素值为0，再调用`segment`函数进行二次分割。 为了确保结果中的字符段具有最大的面积，程序计算每个区域的面积并排序。最后，保留面积最大的7个字符段作为最终结果。如果在排序后的面积中存在小于7个字符，程序会进一步优化分割，删除较小的区域，直到达到7个字符。 这个MATLAB源程序提供了一种实用的方法，利用色彩特征和区域大小来精确地定位和分割车牌上的数字字符，适用于车牌识别系统中的预处理阶段，对于自动化车辆识别和管理具有重要意义。通过深入理解这个源代码，用户可以学习到图像处理、边缘检测、区域生长以及性能优化等关键技术在车牌识别中的应用。