MATLAB实现的车牌识别关键技术研究

该篇MATLAB论文深入探讨了车牌识别技术的三个关键阶段：车牌定位、车牌字符分割和字符识别。车牌识别在智能交通系统（ITS）发展中起着重要作用，被广泛应用在高速公路监控、电子收费、交通违章管理等领域。 论文首先介绍了车牌定位的重要性，通过预处理步骤如RGB转灰度、图像灰度拉伸、边缘检测和二值化，作者采用了基于水平和垂直投影分布特征的方法来精确地定位车牌区域。这一步骤对于处理光照条件不佳或对比度低的图像尤其关键，通过直方图均衡化改善了图像质量。 接下来，字符分割部分针对定位后的车牌，利用区域增长算法结合车牌的先验信息，对字符区域进行识别。这一过程确保了字符区域的有效分离，便于后续的字符识别。 字符识别阶段，论文提到对单个字符进行规范化处理，然后将其与预定义的模板进行匹配，以识别出具体的字符。这种方法确保了识别过程的准确性和鲁棒性。 论文通过图像的边缘提取展示了车牌区域的突出，使用水平差分算法和二值化处理，使得车牌边界清晰可见，为后续定位提供了有力的支持。 这篇MATLAB论文提供了一个实用的车牌识别系统设计思路，通过细致的图像处理步骤和方法，有效地解决了车牌识别过程中的关键技术问题，对于那些对MATLAB编程和车牌识别技术感兴趣的读者具有较高的参考价值。