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摘 要:在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源制約的雙重壓力下智能交通系統(tǒng)的出現(xiàn)便是時(shí)代推動(dòng)下的必然產(chǎn)物，而車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)最為廣泛的應(yīng)用。本次設(shè)計(jì)是基于Matlab的車(chē)牌識(shí)別，主要包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別五大步驟。首先，利用Matlab對(duì)采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度化、二值化的預(yù)處理，目的是減少彩色圖片中的雜質(zhì)信息，突顯灰度圖像中的有用信息。第二，利用圖像的邊緣檢測(cè)以及數(shù)學(xué)形態(tài)法定位圖像中的車(chē)牌區(qū)域，從而再一次逼近目標(biāo)。第三，通過(guò)水平投影及垂直分割法將車(chē)牌區(qū)域及區(qū)域中字符進(jìn)行分割，最后利用模板匹配法將分割好的字符與數(shù)據(jù)庫(kù)中已存儲(chǔ)的字符進(jìn)行比對(duì)，將相似度最高的字符提取出來(lái)，進(jìn)行字符識(shí)別，最終完成車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。 關(guān)鍵詞：圖像預(yù)處理,車(chē)牌定位,字符分割,字符識(shí)別
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-5 1.1 研究背景及意義-5 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀-5 2 本文研究-7 2.1 本文研究?jī)?nèi)容-7 2.2 Matlab車(chē)牌識(shí)別過(guò)程-7 3 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的原理及方法-8 3.1 圖像的預(yù)處理-8 3.2 車(chē)牌區(qū)定位-11 3.3 字符分割-11 3.4 字符識(shí)別-12 結(jié)論-14 參考文獻(xiàn)-15 致謝-16 附錄：源程序-17 |
