MATLAB驱动的车牌识别系统关键模块实现研究

本文档探讨了一种基于MATLAB的车牌识别系统的设计，该系统在现代智能交通管理中扮演着关键角色。它通过自动化车辆管理，提升交通效率和便利性。车牌识别系统的核心包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个步骤。本文着重介绍了这三个关键模块的实现策略。 首先，图像预处理是识别过程的第一步。作者使用MATLAB实现了图像的灰度化处理，这是一种降低图像复杂度的技术，便于后续处理。接着，采用Roberts算子进行边缘检测，这是为了突出图像中的车牌轮廓，以便于定位。 车牌定位是另一个重要的环节，本文采取数学形态学方法，这是一种基于形状分析的图像处理技术，通过对图像进行膨胀和腐蚀操作来寻找车牌区域。这种方法能够有效地滤除背景干扰，精确地定位到车牌的位置。 字符分割是识别的关键，特别是在二维图像中。本文提出的方法是先将车牌区域二值化，然后对垂直投影进行扫描。这个过程有助于分离出单个字符，因为字符在垂直方向上通常具有不同的形状特征。通过这种方法，可以确保每个字符被准确地切割出来，为后续的字符识别做好准备。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，在这个项目中发挥了至关重要的作用，提供了高效的数据处理和算法实现平台。通过仿真实验，本文展示了如何在MATLAB环境下实际操作这些步骤，并验证字符分割的效果。 总结来说，本篇毕业设计论文深入研究了车牌识别系统的几个关键技术，并通过MATLAB的实践，验证了这些技术在实际应用中的可行性。这对于提升智能交通系统的性能和效率具有重要意义，也为其他研究人员进一步优化车牌识别算法提供了有价值的参考。