基于MATLAB的车牌识别系统设计

0  引言

车牌识别是一种基于图像处理和模式识别技术的应用，旨在识别和提取车辆车牌上的文字信息。它在交通管理、停车场管理、车辆监控和安全等领域具有广泛的应用价值。在过去的几年里，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，车牌识别技术取得了显著的进步。传统的车牌识别方法主要依赖于图像处理和模式匹配算法，但是这些方法在复杂的环境下往往效果不佳，例如光照不均、车牌变形、遮挡等情况。而深度学习技术能够通过大量的数据训练神经网络，从而提高车牌识别的准确性和鲁棒性。Matlab作为一种强大的科学计算和工程设计软件，提供了丰富的图像处理和深度学习工具箱，为车牌识别技术的研究和应用提供了便利。利用Matlab可以快速构建车牌识别系统，并且可以通过调整参数和算法来优化系统性能。本文将介绍Matlab在车牌识别领域的应用，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和识别等关键技术，以及基于深度学习的车牌识别方法。我们将探讨如何利用Matlab构建高效准确的车牌识别系统，并展望未来车牌识别技术的发展方向。

1  车牌识别识别总体设计方案

随着汽车在人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色,汽车的数量也在急速增加。因此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统是最好的解决方法。其中,车牌识别技术不但可以运用在高速公路的超速管理系统中,而且用于小区车辆的管理系统,城市道路的“电子警察”,停车场管理系统等。小汽车车牌是汽车的“身份证”,同时也是汽车唯一的管理标识符号,在交通管理中具有不可替代的作用。如果使用计算机技术设计出一种能够在任何场合,尤其是在公共场合,能快速鉴别出车牌号,并且通过系统查询到相关的车主,就能大大提升车辆管理水平,为出现的交通事故提出安全策略。本文基于MATLAB设计一套完整的车牌识别系统, 首先对原始图像实行包含了彩色的图像转成灰度的图像、图像的灰度拉伸以及图像的二值化处理一连串的预处理。然后对图像的定位和切分处理,先对图像中牌照区域定位,以便显示截下的牌照区域,并进行字符切分。最后识别牌照字符,此过程采用模板匹配法。

图1 车牌识别总流程图

2  探究步骤

2.1 图像的预处理

首先考虑到待识别的图片的背景比较复杂，并且有较多的噪声，所以这里将RGB像素值比较低的彩（蓝）色噪声去掉，防止噪声对于后续操作的干扰。

然后接着将蓝色的区域进行提取，并在灰度图中尽量显示出来，这里提取的方法主要使用的是蓝色的RBG值为（0，0，255）。然后再对于蓝色提取后的区域进行归一化，并使用二值化的函数进行二值化的操作，从而的到原图像对应的灰度（二值化）图像。

接着对于以上的二值化的图像（二维的二值化图像）进行连通区域的标记，这里是为了找到“蓝色”区域中面积最大的区域，并将其初步认为其是车牌所在的区域，并使用函数对于连通区域的属性进行度量，来判断具体哪一个区域为蓝色所标记的区域。再对于这些区域的面积进行排序，将面积比较大的区域进行初步的标记。