基于MATLAB的车牌识别系统预处理与定位技术详解

本篇文档是关于车牌识别系统的MATLAB代码实现的课程作业，由学生陈串串在1302041班级完成，指导教师为余航。实验旨在让学生深入理解车牌识别系统的工作原理和实际应用，包括系统的主要步骤和关键技术。 实验目标有两个：一是熟悉车牌识别系统的整体架构和应用场景，如公路自动收费、停车场管理、失窃车辆追踪等；二是掌握车牌识别的具体实现方法，包括图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别。 在实验内容部分，首先进行图像预处理。由于摄像条件、车牌清洁度、相机设置和车速等因素可能导致图像质量下降，预处理步骤至关重要。这包括： 1. 消除图像模糊：利用逆滤波处理来减少因摄像机移动产生的运动模糊。 2. 图像去噪：通过中值滤波技术去除图像中的椒盐噪声，提高图像清晰度。 3. 图像增强：针对光照变化调整图像对比度，常采用灰度拉伸或直方图均衡等方法，以适应自然环境下的差异。 接着是车牌定位，这是识别过程中的关键环节。通过对视频图像的大范围相关搜索，找出可能的车牌区域候选，然后通过灰度化、灰度拉伸和边缘检测（如Sobel算子）来确定最准确的车牌区域，并将其从背景中分离出来。在边缘检测过程中，通过计算像素的梯度大小和方向，帮助定位车牌区域。 本文档提供了一个实践性的学习平台，通过MATLAB编程实现这些步骤，有助于学生将理论知识转化为实际操作能力，同时也展示了车牌识别技术在现代交通管理自动化中的重要作用。通过这个项目，学生能够深入理解计算机视觉技术在车牌识别中的应用，并提升自己的编程技能。