基于MATLAB的车牌识别系统的研究

蒋文燕

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，其对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用，并具有广泛的应用前景。本文研究了有关于车牌识别技术的基本原理。首先，对一幅车辆图片进行预处理，包括灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波；其次，将车牌中的字符分割出来；然后，将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配；最后，将所匹配的字符依次组合，完成整个车牌的识别。

关键词：图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别；MATLAB；

第一章图像读取及车牌区域提取

1.1图像的采集与转换

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、黄底黑字等，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通道或是灰度图像中并无此便利。灰度图见图1-1。对于将彩色图像转换成灰度图像时，图像灰度值可由下面的公式[1.2]

计算：G=0.110B+0.588G+0.302R

G=B+G+R3

1.2边缘检测。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。所谓边缘，是指其周围像素灰度有变化的那些像素的集合，它是图像分割、目标区域识别等图像分析领域十分重要的基础，而且在车牌识别系统中提取车牌位置占了很重要的地位。

Roberts算子是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，其采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。……