基于matlab的车牌识别系统的设计与实现(1)
(完整版)基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});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如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图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如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构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('平滑图像');结果如下所示：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');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度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)%如果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方向车牌区域确定%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方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域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;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识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、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。
基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。
本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。
二、车牌识别系统基本原理车牌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四个基本环节。
基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。
1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。
在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。
在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。
首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。
在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。
模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。
神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。
首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。
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与实现代码大全
基于MATLAB的车牌识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）工作的主要描述（宋体小四号不加粗1.5倍行距）智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。
车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。
随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。
本文从图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个方面，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,最后识别出汽车牌照。
（2）系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：PC机设备名称LAPTOP-7SSHP9VJ处理器MD Ryzen 7 5700U with Radeon Graphics 1.80 GHz机带RAM 16.0 GB (13.9 GB 可用)设备ID 04FA2EC7-DFE3-489F-A61B-E5AA87DDDE15产品ID 00342-36141-18074-AAOEM系统类型64 位操作系统, 基于x64 的处理器笔和触控没有可用于此显示器的笔或触控输入（2）软件环境：MATLAB R2019a1．3 数据集描述一个完整的车牌号识别系统要完成从图像采集到字符识别输出，过程相当复杂，基本可以分成硬件部分跟软件部分，硬件部分包括系统触发、图像采集，软件部分包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四大部分。
本文的数据集包括汽车图片、声音模板和字符模板。
汽车图片包括用手机拍摄的七张照片；声音模板包括阿拉伯数字0-9、英文大写字母A-Z（不包括I和O）、贵州、桂、京、苏、渝、粤、车牌定位出错、车牌检测、程序运行中、检测结果、提取出错；字符模板包括阿拉伯数字0-9、英文大写字母A-Z、贵、桂、京、苏、渝、粤、鲁、陕、豫。
1．4 特征提取过程描述牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
基于matlab车牌识别系统设计与实现毕业设计(论文)
本科生毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System总计：30页表格：1个插图：19幅南阳理工学院本科毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System学院：电子与电气工程学院专业：电气工程及其自动化学生姓名：学号：指导教师（职称）：评阅教师：完成日期：南阳理工学院Nanyang Institute of Technology毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。
有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。
学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。
保密的论文（设计）在解密后适用本规定。
作者签名：指导教师签名：日期：日期：注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)(word文档良心出品)
目录一、课程设计目的 (3)二、课程设计要求 (3)三、课程设计的内容 (3)四、题目分析 (3)五、总体设计 (4)六、具体设计 (5)1、文件 (5)1.1、打开 (5)1.2、保存 (5)1.3、退出 (5)2、编辑 (5)6.2.1、灰度 (5)6.2.2、亮度 (6)6.2.3、截图 (7)6.2.4、缩放 (7)3、旋转 (9)6.3.1、上下翻转 (9)6.3.2、左右翻转 (9)6.3.3任意角度翻转 (9)6.4、噪声 (10)6.5、滤波 (10)6.6、直方图统计 (11)6.7、频谱分析 (12)6.7.1、频谱图 (12)6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12)6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13)6.8、灰度图像处理................................................ . . (14)6.8.1、二值图像……………………………………………….. .146.8.2、创建索引图像............................................. (14)6.9、颜色模型转换...................................... .. (14)6.10、操作界面设计 (15)七、程序调试及结果分析 (15)八、心得体会 (16)九、参考文献 (17)十、附录 (18)基于MATLAB的图像处理的课程设计摘要：数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
车牌识别matlab实验报告
车牌识别matlab实验报告标题：基于Matlab的车牌识别实验报告摘要：车牌识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
实验采用了图像处理和模式识别的技术，通过对车牌图像的预处理、字符分割和字符识别等步骤，成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好。
一、引言随着交通问题的日益突出，车牌识别技术在交通管理、安防等领域得到广泛应用。
车牌识别系统的核心是对车牌图像进行处理和分析，从中提取出车牌的信息。
本实验旨在利用Matlab平台，实现一个简单的车牌识别系统，并对其性能进行评估。
二、实验方法1. 数据收集：收集包含不同角度、光照条件和车牌类型的车牌图像，并建立一个图像库。
2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化等操作，以减小光照和噪声对后续处理的影响。
3. 车牌定位：利用边缘检测和形态学处理等方法，对预处理后的图像进行车牌定位，提取出车牌区域。
4. 字符分割：对提取到的车牌区域进行字符分割，将车牌中的字符单独切割出来，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用模式识别算法，对字符进行识别。
本实验采用了支持向量机（SVM）算法进行训练和分类。
6. 性能评估：对实验结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
三、实验结果与讨论经过实验测试，我们的车牌识别系统在不同场景下表现出良好的性能。
在收集的测试集上，系统的准确率达到了90%，召回率为85%。
在实际应用中，我们注意到系统对于光照条件较好、车牌清晰的图像处理效果更佳，对于遮挡、模糊的车牌图像处理效果有待改进。
四、结论本实验基于Matlab平台，设计并实现了一个简单的车牌识别系统。
通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，我们成功地实现了对车牌的自动识别。
实验结果表明，该系统在不同场景下的车牌识别效果良好，并能够较为准确地提取出车牌中的字符信息。
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图形图像处理与应用课程设计报告目录引言 (2)1．设计原理 (2)2．系统框架结构 (2)2.1工作流程 (3)3.设计步骤 (4)3.1设计方案 (4)4.各模块的实现 (4)4.1图像预处理 (4)4.1.1图像灰度化 (4)4.1.2图像的边缘检测 (5)4.2车牌定位和分割 (7)4.2.1车牌的定位 (7)4.2.2车牌的分割 (9)4.2.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 (9)4.3字符的分割和归一化处理 (11)4.3.1字符的分割 (11)4.3.2字符的归一化处理 (12)5实验结果和分析 (12)6.实验总结 (14)主要参考文献 (15)附录 (16)实验体会 (21)基于MATLAB的车牌识别系统的设计——字符分割的设计引言介绍当前的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。
1.设计原理车牌识别系统的摄像头通过对经过指定区域的机动车辆进行拍照，因为照片会受到光照、拍摄位置和车辆行驶速度的影响，导致拍摄的图片不能准确的确定汽车的车牌。
而车牌识别系统就通过对机动车辆的照片进行图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等技术手段，从而得到清晰的机动车牌照的照片，从而提高现代智能交通的管理效率，可以说车牌识别系统对于现代智能交通至关重要。
2.系统框架结构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。
图2-1车牌识别系统工作流程图2.1工作流程：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。
车牌定位：是指对预处理过的汽车图片进行处理，把车牌部分进行定位，把无用的部分去除，得到定位好的车牌图片。
字符分割：对已经定位的车牌图片的进行字符分割，将车牌分割为7个单一的字符图片字符识别：将已经分割出来的七个字符进行识别。
输出结果：输出识别结果，并进行数据存储。
3.设计步骤3.1.设计方案：该系统主要是由图像处理和字符识别两部分组成。
其中图像处理部分包括图像预处理、边缘提取模块、牌照的定位以及分割模块。
字符识别部分可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。
字符识别部分要求照片清晰，但由于该系统的摄像头长时间在室外工作，加上光照条件、摄像头角度和距离、车辆自身条件以及车辆的行驶速度的影响，想拍出较理想的图片很困难。
因此，我们要对摄像头拍摄的图片进行预处理，主要包括图片灰度化和图片边缘提取等。
车牌定位和车牌分割是整个系统的关键，其作用是在经图象预处理后的灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。
车牌识别系统的最终目的就是将不清楚的车牌照片进行识别，输出清晰的图片。
现在字符识别的常用方法有模板匹配法和神经网络模型法。
4.各模块的实现车牌识别系统包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等模块，本文主要研究图像预处理、车牌定位和字符分割三个模块。
4.1图像预处理4.1.1图像灰度化：因为车牌识别系统的摄像头拍摄的图片是彩色的，图片的背景颜色有时和车牌的颜色相似，而且彩色图片会占用较大的存储空间，使计算机处理速度变慢，加重计算机负担，所以我们要对拍摄的照片进行灰度化处理。
对于将彩色图像转换成灰度图像时，目前比较主流的灰度化方法叫平均值法，公式为： H=0.229R+0.588G+0.144B 公式中H表示灰度图的亮度值；R代表彩色图像红色分量值；G代表色彩图像绿色分量值；B代表彩色图像蓝色分量值。
RGB三分量前的系数为经验加权值。
加权系数的取值建立在人眼的视觉模型之上。
对于人眼较为敏感的绿色取较大的权值；对人眼较为不敏感的蓝色则取较小的权值。
通过该公式转换的灰度图能够比较好地反应原图像的亮度信息。
在MATLAB中我们可以调用im2gray函数对图像进行灰度化处理。
4.1.2图像的边缘检测：边缘是指图像灰度发生空间突变或者在梯度方向上发生突变的像素的集合。
用摄像机采集到的机动车图像由于受到噪声干扰以及车辆本身的影响，使得获得的图像质量不理想。
因此，在进行对汽车牌照的定位及字符识别之前需要先对车辆图像进行边缘检测处理，提高图像的质量，使其易于后面的分割和识别。
通过良好的边缘检测可以大幅度的降低噪声、分离出复杂环境中的车辆图像、保留完好的车牌字符信息，方便后面的车牌精确定位与字符识别。
由于车牌识别系统摄像头安装位置固定以及机动车车牌的固有属性，我们可以发现机动车车牌图像都处在水平的矩形区域，在图像中位置较为固定，车牌中字符都是按水平方向排列。
因为有这些明显的特征，经过适当的图像变换，可以清晰的呈现出车牌的边缘。
本文采用经典的Roberts边缘检测算子来对图像进行边缘检测。
灰度化和边缘检测的MATLAB程序如下：I=imread('zhaopian.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图')I1=rgb2gray(I);figure(2),imshow(I1);title('灰度图');I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');figure(3),imshow(I2);title('Robert边缘检测')图4-1 原始图片图4-2 灰度图图4-3 Robert算子边缘检测4.2车牌定位和分割该系统的摄像头拍摄的图片是整个机动车的图片，而只有车牌部分是对系统有用的。
所以我们要对照片进行车牌定位和分割。
车牌的定位和分割是从经过图像预处理后的灰度图像中确定牌照位置，并将车牌部分从整个图像中分割出来，从而进行字符识别。
车牌图像的灰度图的车牌部分是一个水平度很高的长方形图样，在原图中比较集中，且灰度值和周围图样有明显差异，因此很容易用边缘检测来对图像进行分割。
车牌定位和分割的准确度直接关系到最后的字符识别的质量。
图4-4车牌定位流程图4.2.1车牌定位机动车图像经过灰度化和边缘检测的处理后，边缘得到了加强，牌照区域已经非常明显。
本文采用的是用数学形态学来进行图像处理和模式识别。
数学形态学用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的，能有效的去除噪声，保留图像原有信息的同时提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。
现在我们将经过预处理的图像进行图像腐蚀以及去除杂质，就可以得到相对准确的车牌位置。
图4-5腐蚀后的图像图4-6.平滑图像的轮廓图4-7从对象中移除小对象后图像4.2.2车牌分割本文车牌部分的分割采用的是利用车牌彩色信息的彩色分割法。
使用统计彩色像素点的方法分割出车牌区域，确定车牌底色蓝色RGB对应的灰度范围，然后统计在行方向的颜色范围内的像素点数量，确定车牌在行方向的区域。
然后，在分割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。
图4-8车牌对位的图像4.2.3对定位后的彩色车牌的进一步处理定位后车牌图像是彩色的，会占用较大的存储空间，加重计算机负担。
且车辆图片不可避免存在噪声，所以要对图像进行灰度化，二值化以及滤波处理。
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为两个数值，通常为0或255，使整个图像呈现出明显的黑白效果。
也就是将256个亮度等级的灰度图像通过适当的门限值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
滤波则是为了除去图像噪声。
滤波方法有多种，本文采取的滤波方法为均值滤波。
均值滤波是典型的线性滤波算法，指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
图4-9车牌的进一步处理4.3字符分割与归一化图4-10.字符分割和归一化流程图4.3.1字符分割将得到的车牌区域图像进行二值化处理后，对图像进行垂直投影，投影图上有明显的类似于峰谷的波形起伏变化，通过对投影图上的波形从左向右进行扫描，根据谷和峰的特征就可以判断出每个字符的位置；计算垂直峰，检测合理的字符高宽比。
在字符切割时,往往由于阈值取得不好，导致字符切割不准确，针对这种情况，可以对切割出的字符宽度进行统计分析，用以指导切割，对因错误切割过宽的字符进行分裂处理。
图4-11.字符分割后的图像4.3.2字符归一化处理由于数码相机拍摄的汽车图像大小不一样，所以得到的牌照上的字符大小就不一样，为了便于字符的识别，需要对字符进行归一化处理。
归一化处理的目的就是使车牌字符同标准模块里面的字符特征一样。
而大小归一是指在长度和宽度方向上分别乘以一个比例因子，使其等于标准模块的字符大小，本文采用的大小归一的方法是分别从水平投影和垂直投影两个方向上对字符象素的大小进行归一化处理。
图4-12字符归一化后的图像5．实验结果和分析：通过以上实验步骤，我对多幅车牌图像进行了字符分割，字符分割的效果比较理想。
下图为另一组实验组图。
图5-1 另一组实验结果组图字符分割效果理想主要取决于识别系统前期工作的到位。
将得到的机动车照片进行灰度化和边缘检测处理，运用良好的技术手段进行车牌定位，将定位好的图像进行字符分割处理，得到七个字符，将字符归一化处理。
整个过程使用M ATLAB编程实现，能够直接调用函数，大大缩短了实验时间和编译难度。
对于分割出的车牌，我们进行了均值滤波，膨胀和腐蚀处理，这样可以把字符之间的杂色点去掉，只留下白色的字符以及黑色的背景，这对于字符的分割是相当的必要的。
在实验过程中，也出现了字符分割错误的情况，根据分析，造成错误情况的原因主要有：1.图像质量不高，导致分割出的车牌字符大小不一。
2.车辆牌照的分割失败，尤其是车牌上第一个字符汉字的分割，常常因为过大或者过小导致分割失败。
总体来说，分割出正确的字符的成功率还是蛮高的，如果再能够提高图像质量，分割正确字符的成功率还能够得到提升。