LabVIEW与MATLAB协同的车牌识别系统设计与实现

本文主要探讨了一种基于LabVIEW与MATLAB联合开发的车牌识别系统的设计与实现。首先，作者详细介绍了数字图像预处理的关键技术，如直方图均衡化和图像平滑滤波。直方图均衡化是通过调整像素灰度分布，使得图像对比度得以提升，这对于增强车牌区域的可见性至关重要。图像平滑滤波则用于去除噪声，确保车牌区域的清晰度。 为了准确定位车牌区域，论文提出了结合多种预处理方法的策略，比如对传统二值化技术进行优化，以提高定位精度，减少定位误差。这一阶段的工作在LabVIEW编程环境下得以完成，充分利用其可视化编程的优势，使得流程更为直观和高效。 在系统硬件方面，该设计包括车辆传感探测仪、高性能工业控制计算机、高分辨率摄像机、高放大倍数镜头、自动智能亮度控制器以及视频采集卡等关键设备，这些硬件协同工作以捕获和处理车牌图像。 论文的重点在于软件模块的设计，包括车牌定位模块，用于确定车牌在图像中的精确位置；字符切分模块，将车牌上的字符分割出来，以便后续单独处理；以及车牌字符识别模块，运用MATLAB的COM组件技术，将MATLAB脚本转化为可被LabVIEW调用的高效执行代码，实现了算法的快速部署。 整个系统的搭建建立在MATLAB和LabVIEW的协同工作之上，利用COM技术实现了两者的无缝集成。通过搭建的测试平台，作者对350张汽车图片进行了车牌识别实验，结果显示，设计的系统能够有效地识别车牌，为后续产品化提供了坚实的技术支撑。 总结来说，这篇硕士论文深入研究了车牌识别系统的关键技术，包括预处理、定位、字符处理和编程语言的集成，为实际应用中的车牌识别提供了实用且高效的解决方案，具有很高的实用价值和学术意义。关键词包括车牌识别系统、车牌定位、字符切分、编程语言（如LabVIEW和MATLAB）以及COM组件的使用。