基于Matlab的车牌识别算法实现

基于Matlab的车牌识别算法实现

车牌识别技术在交通管理和智能安防领域具有重要的应用价值，其中，通过图像处理和识别算法实现车牌识别是目前较为主流的方法。本文基于Matlab平台，介绍了一种车牌识别算法的实现过程，并提供相应的源代码。

1. 图像预处理

车牌图像中包含了各种干扰信息，比如噪声、阴影等，这些都会对后续的处理产生影响。因此，在进行车牌识别之前，需要对原始图像进行预处理。

首先，将彩色图像转换为灰度图像。然后，采用自适应阈值法对灰度图像进行二值化处理。接着，对二值化图像进行形态学处理，包括腐蚀和膨胀操作，以去除噪声和补充缺失的部分。

2. 车牌区域检测

在经过预处理之后，需要对车牌区域进行检测定位。本文采用基于垂直边缘特征的方法。

首先，对预处理后的图像进行Sobel算子边缘检测，得到一个包含车牌边缘信息的二值化图像。接着，对二值化图像进行投影，得到垂直方向上的投影直方图。然后，通过对投影直方图中的峰值进行分析，找到车牌区域的位置。

3. 车牌字符分割

在确定了车牌区域之后，需要对车牌字符进行分割。本文采用了一种基于水平边缘特征的分割方法。

首先，对车牌区域进行Sobel算子边缘检测，得到一个包含字符边缘信息的二值化图像。接着，对二值化图像进行投影，得到水平方向上的投影直方图。然后，通过对投影直方图中的谷值进行分析，找到字符之间的分割位置。

4. 车牌字符识别

在分割出车牌字符之后，需要对每个字符进行识别。本文采用了一种基于