车牌识别的全套matlab算法

资 源 简 介

车牌识别的全套matlab算法

详 情 说 明

车牌识别系统是智能交通领域的核心技术之一，其MATLAB实现通常包含以下核心模块：

图像预处理 采用灰度化、直方图均衡化和边缘检测等方法增强图像特征。经典的边缘检测算子如Sobel或Canny可用于突出车牌轮廓，同时通过中值滤波消除噪声干扰。

车牌定位 结合颜色空间转换（如HSV中的饱和度通道）和形态学处理（开闭运算）进行粗定位，再通过投影法或连通区域分析精确定位。值得注意的是蓝色车牌在YCrCb空间的Cr分量具有显著特征。

字符分割 采用垂直投影法分析字符间距，结合车牌先验知识（如第二个字符为字母时宽度较大）进行优化。对于倾斜车牌需先进行Radon变换校正。

字符识别 传统方法可采用模板匹配或SVM分类器，深度学习方法则推荐使用CNN架构。对于中文省份字符需单独建立特征库。

参考文献建议： [1] 基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现（可查中国知网） [2] "License Plate Recognition" - MATLAB Central案例库 [3] "Vehicle Number Plate Detection" - IEEE Xplore文献

实际工程中需注意光照条件变化和车牌污损等干扰因素，建议结合多帧验证提高识别率。对于新能源车牌等特殊格式需调整字符分割策略。