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"基于Matlab的车牌识别算法研究.ppt" 本文将详细介绍基于Matlab的车牌识别算法研究，涵盖车牌识别技术的研究背景、图像预处理、车牌定位和分割、字符识别等方面。 研究背景： 在图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，并在国民经济的各个领域得到广泛应用。尤其在智能交通管理中汽车牌照识别技术方面具有重要的理论意义和实用价值。车牌识别技术的主要任务是实现对汽车监控视频所取得的图像进行分析、处理，自动定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。 图像预处理： 图像预处理是非常有必要的，为了改善图片质量，提高后续对汽车牌照检测精准度。具体步骤包括： 1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。 2. 图像去除背景：对原始图像进行操作得到图像背景图像，通过边缘检测等方式，对图像进行分割，从对象中移除小对象。 3. 图像灰度图像与背景图像作减法，对图像进行增强处理，目的是改善视觉效果，便于人与机器识别图像。 车牌定位和分割： 车牌定位和分割主要采用了边缘检测和数学形态学方法得到汽车牌照在图像中的区域。为了避免车标、车身装饰物等与汽车牌照形状相近对车牌的提取产生影响，即对汽车牌照进行标记。由于图像采集中汽车可能会发生倾斜，则应对提取出的汽车牌照进行峰谷分析，对汽车牌照进行角度旋转。 字符识别： 字符识别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。对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化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。通过字符分割，得到单个字符，其中包括三大类汉字、字母和数字。建立自动识别字符代码表，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。 总结： 本课题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，旨在实现对汽车监控视频所取得的图像进行分析、处理，自动定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。