MATLAB实现车牌识别：图像预处理与字符分割

"该资源是一个关于数字图像处理的课程设计，主要内容是利用MATLAB实现车牌识别，包括图像预处理、字符图像分割与识别等关键步骤，附带源代码。" 在数字图像处理领域，车牌识别是一项重要的应用技术，通常用于智能交通系统中。本课程设计以电子信息工程专业为背景，通过实验的方式让学生掌握图像处理的基本原理和MATLAB实现方法。实验分为多个阶段，涉及图像获取、预处理、分割和识别等环节。 首先，字符图像的获取通常使用扫描仪，通过高分辨率和色彩位数将图像转化为数字信号。扫描仪工作原理包括光源照射、光学系统采集、CCD转换以及A/D变换，将光信号转为数字电信号输入计算机。 接着，字符图像预处理是关键步骤，包括倾斜校正以修正图像角度，滤波去除噪声，灰度化将彩色图像转化为单一灰度级，二值化将图像转化为黑白两色便于后续处理，以及归一化确保图像亮度的一致性。此外，还可以进行正交变换、边缘提取、形态学和细化操作，提升图像质量。 在预处理后，字符图像分割是将车牌区域与背景分离，一般采用边缘检测算法如 Roberts算子找到图像轮廓。然后通过腐蚀操作去除小物体，平滑图像消除噪声，删除二值图像中的小对象以确保车牌区域的清晰。接下来的车牌定位是确定车牌在图像中的位置，这可能涉及到模板匹配或特定形状识别。 字符分割与识别阶段，是将车牌上的每个字符单独切割出来，并进行识别。这一步通常需要自学习一种分割算法，例如基于连通组件分析或投影法，并通过MATLAB编程实现。最后，车牌识别是结合字符识别技术，如OCR（Optical Character Recognition）对分割出的字符进行识别，从而完成整个车牌的自动读取。 实验还包含思考题部分，旨在引导学生深入理解图像处理的各个环节，提升其独立解决问题的能力。通过这样的课程设计，学生能够掌握实际应用中图像处理的基本流程和技术，为未来从事相关领域的工作打下坚实基础。