视觉检测大作业
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基于 MATLAB 的车牌识别系统设计
--朱永清
1. 引言
随着人工智能的发展，越来越多的智能系统走进人们的视野。在汽车领域，车牌的识
别系统也逐渐发展成为智能识别系统，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，一个车
牌识别系统的基本流程如下图所示，硬件部分和软件部分紧密衔接。
图 1 车牌识别系统流程
本文主要从基于
MATLAB
设计出一个车牌智能识别系统，对车牌上的文字智能识别
并语音播报出来。其中包括图像预处理，基于车牌颜色特征的定位方法，车牌倾斜校正，
字符分割，字符识别五个部分，最后对所设计的识别系统进行仿真，并得到较为准确的识
别结果。
2. 图像预处理
在图像预处理之前，首先要了解 RGB 图像、灰度图像、二值化图像的定义和原理，
以及它们是如何转换的。
(1)RGB 图像
RGB 图像就是常说的三原色，也称为彩色图像，R 代表 Red，即红色，G 代表 Green，
即绿色，
B
代表
Blue
，即蓝色。自然界中肉眼所能看到的任何色彩都可以由这三种色彩混
合叠加而成，称为三原色。RGB 图像用三维数组表示，最后一维长度为 3，其中 1,2,3 分
别表示 RGB 三个分量，对于每一个分量，数值范围也是 0-255。红、绿、蓝三个通道的缩
略图，都是以灰度显示的，用不同的灰度色阶来表示 红、绿、蓝在图像中的比重。通道
中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是 255，0 表示亮度最低，255 表示
亮度最高。只有三个通道同时有值才可以显示出彩色，例如红色通道显示为红色。所以车
牌原始图像是
RGB
图像。
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