基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统设计
(完整版)基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于 matlab 的车牌鉴别系统一、对车辆图像进行预办理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg',文件 (*.jpg)'});'JPEG if(filename == 0), return, endglobal FILENAME % 定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title(' 原图像 ');% 将车牌的原图显示出来结果以下：2.将彩图变换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图变换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title(' 灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title(' 灰度图直方图');% 绘制灰度图的直方图结果以下所示：3.用 roberts 算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');% 选择阈值，用 roberts 算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts算子边缘检测图像');结果以下：4.图像推行腐化操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);% 对图像推行腐化操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐化后图像');5.圆滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);% 构造构造元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('圆滑图像');结果以下所示：6.删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于 2000 的部分figure(6),imshow(I5);title(' 从对象中移除小的对象 ');结果以下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回 I5 各维的尺寸，储藏在x,y,z中myI=double(I5);% 将 I5 变换成双精度tic%tic表示计时的开始，toc 表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1 的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)% 若是myI(i,j,1) 即myI 的图像中坐标为(i,j) 的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色% 则Blue_y(i,1) 的值加 1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;% 蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌地域确定%temp 为向量 white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x 方向车牌地域确定%%%%%%方X向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x 方向的车牌地域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌地域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理地域');% 行方向车牌地域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域以下所示：三、字符切割及办理1.车牌的进一步办理对切割出的彩色车牌图像进行灰度变换、二值化、均值滤波、腐化膨胀以及字符切割以从车牌图像中分别出组成车牌号码的单个字符图像，对切割出来的字符进行预办理（二值化、归一化），此后解析提取，对切割出的字符图像进行鉴别给出文本形式的车牌号码。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。
车牌识别技术能够有效地对车辆进行身份识别、交通监控、违法查处等，对于提高交通管理效率和保障交通安全具有重要意义。
本文将基于MATLAB平台，对车牌识别系统进行深入研究。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要由图像采集、预处理、特征提取和识别四个部分组成。
首先通过摄像头等设备采集包含车牌的图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，使车牌图像更加清晰。
接着，通过特征提取算法提取出车牌上的字符特征，最后通过识别算法对字符进行识别，实现车牌号码的识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能，非常适合用于车牌识别系统的研究和开发。
在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、特征提取和识别等各个环节。
1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种函数对车牌图像进行预处理。
例如，可以使用imread函数读取图像，使用imnoise函数添加噪声模拟实际环境中的干扰，使用gray2ind 函数进行图像二值化等。
此外，MATLAB还提供了许多滤波器和边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子等，可以用于去除图像中的噪声和增强边缘信息。
2. 特征提取特征提取是车牌识别系统中的关键环节。
在MATLAB中，可以使用各种算法对车牌图像进行特征提取。
例如，可以使用投影法、连通域法等算法对车牌字符进行分割和定位，然后使用模板匹配、神经网络等算法对字符进行特征提取和分类。
此外，MATLAB还提供了许多机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于训练和优化车牌识别模型。
3. 识别算法在特征提取后，需要使用识别算法对字符进行识别。
在MATLAB中，可以使用各种分类器对字符进行识别。
例如，可以使用最近邻分类器、贝叶斯分类器等基于统计的分类器，也可以使用神经网络、支持向量机等基于机器学习的分类器。
基于MATLAB的车牌识别系统设计
基于MATLAB的车牌识别系统设计
在1 汽车牌照识别系统总体设计与主要功能模块设计
基于MATLAB 汽车牌照识别系统，主要实现了数字
2 沥青混合料数字2.1 由于汽车长期置于户外环境中，使降低了车牌的
清洁度，另外还有自然光照的条件、照相机与汽车牌照之间的矩离以及角度等因素的影响，汽车牌照
2.2 车牌定位与分割模块
由于本系统采集到的汽车牌照数字同时可通过峰谷分析中车牌的水平、垂直投影确定车牌字符高度的范围，为之后的字符提取打好基础。
如
2.3 字符分割与识别模块
字符提取主要通过对旋转后的车牌进行水平投影和垂直投影分析，计算出汽车牌照字符的高度、宽度、字符顶行、字符尾行以及字符的中心位置来进行实现。
由于汽车车牌字符间的间隔较大，较少出现字符粘连现象，所以本文采用查找连续有文字区域的方法实现字符分割。
通过字符分割，得到单个字符，其中包三大类汉字、字母和数字。
由于分割得到的单个字符大小不一，所以需要对单个字符进行归一化处理，防止因为牌照倾斜导致的单个字符在位置和大小上的误差。
目前字符识别主要有两种识别方法：模板匹配法和神经网络法。
本文主要是运用模板匹配法对分割出来的字符进行识别。
字符提取、分割和识别的效果如
3 结语
本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础，基于MATLAB 平台开发了汽车牌照识别系统。
并给出了汽车牌照识别系统的总体。
基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计
信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第7期(总第211期)2020(Sum. No 211)基于MATLAB 的车牌自动识别系统开发与设计胡云琴，梁春美,郑卫娟(武警海警学院，浙江宁波315000)摘要:车牌自动识别系统是基于MATLAB 平台仿真实现的，里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车 牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。
车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片， 经过预处理图像，完成车牌图像提取，自动对字符分割，进而正确识别出车牌号码。
关键词:MATLAB ；车牌识别；字符分割；车牌定位中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2019)07-0213-03Development and design of automatic license plate recognition system based on MatlabHu Yunqin,Liang Chunmei,Zheng Weijuan(Armed Police Marine Police College, Ningbo, Zhejiang 315000)Abstract:The automatic license plate recognition system is simulated based on Matlab, which includes several key steps such as image capture, image preprocessing, license plate character segmentation, license plate location, license plate character rec ognition and license plate recognition. The automatic license plate recognition system takes the picture of the vehicle with the license plate in the special area, and after the preprocessing image, the license plate image is extracted, the character is divided automatically, and then the license plate number is recognized correctly.Keywords: MATLAB;License plate recognition; Character segmentation; License Plate Location0引言随着互联网+时代的来临，智能交通逐渐进入日常生活,在停车场、酒店等各种场所都能见到车牌自动识别系统，大大方便了人们的生活，而数字图像处理技术是随着计算机发展而发展而来的一门新兴学科，如今在社会各个领域广泛应用，它通过计算机对数字图像进行进行存储、传输、模式识别、图像处理等,图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像恢复、 图像压缩、图像分割、边缘检测等处理的方法和技术。
基于MATLAB的车牌智能识别设计
基于MATLAB的车牌智能识别设计摘要：车牌智能识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，能够提高交通管理效率和安全性。
本文基于MATLAB平台，设计了一种车牌智能识别系统，通过图像处理和模式识别技术实现车牌号码的准确识别。
该系统能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，具有较高的准确性和稳定性，可以有效应用于停车场管理、交通违法抓拍等领域。
关键词：车牌智能识别；MATLAB；图像处理；模式识别一、引言随着汽车数量的快速增长，交通拥堵和交通管理成为社会发展中的一大难题。
为了提高交通管理效率和安全性，智能交通系统得到了广泛的关注和应用。
车牌智能识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，能够实现对车辆行驶过程中的车牌信息进行实时提取和识别，为交通管理和监控提供了重要的支持。
二、相关技术及方法1. 图像处理技术图像处理技术是车牌智能识别系统中的核心技术之一，主要包括灰度化、二值化、边缘检测、形态学处理等操作。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，简化了图像信息的处理；二值化将灰度图像转换为二值图像，方便进行特征提取和分割操作；边缘检测可以准确提取车牌的轮廓信息；形态学处理可以用于去除图像中的噪声点和填充孔洞，提高字符的连通性。
2. 字符分割与特征提取字符分割是指将车牌图像中的字符分离出来，是车牌识别的关键步骤之一。
在字符分割后，需要进行字符的特征提取，包括字符的大小、形状、像素点分布等特征。
这些特征可以用于字符的识别和分类，提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 模式识别算法模式识别算法是车牌智能识别系统中的另一个核心技术，主要包括基于模板匹配的模式识别、基于统计学习的模式识别、基于深度学习的模式识别等方法。
这些算法能够对字符进行准确的识别和分类，为车牌智能识别系统提供了强大的分析和识别能力。
三、车牌智能识别系统设计基于MATLAB平台，设计的车牌智能识别系统主要包括图像预处理、字符分割与特征提取、模式识别和结果输出四个主要模块。
基于MATLAB的车牌识别系统的设计毕业设计
毕业设计基于MATLAB的车牌识别系统的设计摘要：汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割一、发展背景车辆的牌照是机动车的识别标志，在交通管理中有着重要的作用。
通过汽车车牌识别系统可以监控车辆的信息和行驶状况，可以最迅速的实现车辆控制以及交通状况的调控，所以对于现代智能交通至关重要。
该系统主要有两大模块：图像处理模块和字符识别模块。
本文主要对图像处理模块进行设计和研究。
图像处理模块的质量好坏更是衡量整个系统成功与否的关键。
MATLAB语言对于图像的处理非常方便，能够直接调用编好的函数，为整个系统提供了保障。
二、系统框架结构以及流程汽车车牌自动识别系统主要包括触发拍照、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等单元。
触发拍照：该单元会自动检测车辆在指定区域的存在，现有的成熟技术的有线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发以及激光触发。
其中线圈触发和视频触发得到了广泛的应用。
图像采集：该单元是指道路上安装的摄像头在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助网络传送到汽车自动识别系统。
图像预处理：该单元是指车牌识别系统对拍摄的汽车图片进行灰度化和边缘检测等处理。
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
本文将详细探讨基于MATLAB的车牌识别系统的研究，从算法设计到实验结果，全方位地分析系统的性能与特点。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要通过图像处理和计算机视觉技术，对道路上的车牌进行自动识别。
系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。
基于MATLAB的车牌识别系统，利用其强大的图像处理和矩阵运算能力，为车牌识别提供了有效的技术支持。
三、系统设计1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声、增强车牌信息、改善图像质量等。
在MATLAB中，可以通过灰度化、滤波、二值化等操作，对图像进行预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一，主要利用图像处理技术，从整个图像中提取出车牌区域。
常用的车牌定位方法包括投影法、边缘检测法、模板匹配法等。
在MATLAB中，可以通过这些方法实现车牌的快速定位。
3. 字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别的核心步骤，主要将定位后的车牌图像中的字符进行分割，并识别出每个字符的具体内容。
在MATLAB中，可以通过连通域分析、投影分析等方法实现字符的分割与识别。
四、实验结果与分析为了验证基于MATLAB的车牌识别系统的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统在各种光照条件、不同角度、不同颜色的车牌下均能实现较高的识别率。
同时，该系统还具有实时性高、鲁棒性强等优点。
在实验过程中，我们还对系统的各个步骤进行了详细的分析。
通过调整图像预处理的参数、优化车牌定位算法、改进字符分割与识别的方法等手段，不断提高系统的性能。
最终，我们得到了一个具有较高识别率的车牌识别系统。
五、结论本文研究了基于MATLAB的车牌识别系统，从算法设计到实验结果进行了全面的分析。
实验结果表明，该系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性等优点，能够满足实际需求。
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1引言
随着我国交通迅速发展，人工管理方式已经逐渐不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
通过对车辆牌照的正确认识，不仅可以实现交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行辨识和追查。
传统的方法是在设定的路口派专人进行观察和笔录，因此工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。
因而对车辆牌照自动识别技术的研究和应用系统开始具有重要的意义。
汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。
MATLAB是一种强大的数值计算功能的编程工具，在图像处理、信号处理、神经网络中都有着广泛的应用。
其数据类型最大的特点是每一种类型都以数组为基础，从数组中派生出来。
其所提供的强大的矩阵运算功能。
如特征值和特征向量的计算、矩阵求逆灯都可以直接通过MATLAB提供的函数求出。
MATLAB还提供了小波分析、图像处理、信号处理、虚拟现实、神经网络等的工具包。
其中，图像处理工具包提供了许多可用于图像处理的相关函数。
按功能可以分为图像显示；图像文件输入与输出；几何操作；像素值和统计；图像分析与增强；图像铝箔；线性二维滤波器设计；图像变换；领域和块操作；二值图像操作；颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。
基于此，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照，有很大的优势。
在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。
2车牌定位
2.1预处理及边缘提取
图2 预处理及边缘提取流程图
2.1.1图象的采集与转换
考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。
因为蓝色（255，0，0）与白色（255，255，255）在B 通道中并无区分，而在G、R 通道或是灰度图象中并无此便利。
同理对白底黑字的牌照可用R 通道，绿底白字的牌照可以用G 通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。
原图、灰度图及其直方图见图2与图3。
对于将彩色图象转换成灰度图象时，图象灰度值可由下面的公式计算：
G=0.110B+0.588G+0.302R （1）
G=
3R
G
B+
+
（2）
图3 图4
2.1.2边缘提取
边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。
所以在此我们要对图像进行边缘检测。
图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。
增强图象对比度度的方法有：灰度线性变换、图象平滑处理等。
（1）灰度校正
由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，图象的灰度值往往与实际景物不完全匹配，这将直接影响到图象的后续处理。
如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。
这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强灰度的变化范围、丰富灰度层次，以达到增强图象的对比度和分辨率。
我们发现车辆牌照图象的灰度取值范围大多局限在r=(50,200)之间，而且总体上灰度偏低，图象较暗。
根据图象处理系统的条件，最好将灰度范围展开到s=(0,255)之间，为此我们对灰度值作如下的变换：
s = T(r) r=[r min,，r max]
使得S∈[S min, S max],其中，T为线性变换，
图5 灰度
线性变换
min r -max r min r Smax -max r Smin r min r -max r Smin -Smax ⨯⨯+=
S （3） 若 r(50,200)、s(0，255)
则：85r 7.1150
50255-r 150255-≈⨯=S （4）
图6 灰度增强后的图像
（2）平滑处理
对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法，也可以直接在空域中用求领域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图像平滑处理。
例如，某一象素点的邻域S 有两种表示方法：8邻域和4邻域分别对应的邻域平均
值为，
∑∈=s j i j i f M j i g ),(),(1),(（5）
图7 8 -邻域 4 -邻域模板
其中，M 为邻域中除中心象素点f(i,j) 之外包括的其它象素总数，对于4邻域M=4，8 邻域M=8。
然而，邻域平均值的平滑处理会使得图象灰度急剧变化的地方，尤其是物体边缘区域和字符轮廓等部分产生模糊作用。
为了克服这种平均化引起的图象模糊现象，我们给中心点象素值与其邻域平均值的差值设置一固定的阈值，只有大于该阈值的点才能替换为邻域平均值，而差值不大于阈值时，仍保留原来的值，从而减少由于平均化引起的图象模糊。
4 3 2
5 i,j 1
6
7
8 2 3 i,j 1 4。