基于MATLAB的車牌識別系統的研究
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(1)對二值圖像進行區域提取，計算并比較區域特征參數，提取車牌區域。
(2)計算包含所標記區域的最小寬和高，并根據先前知識，提取并顯示更接近的車牌二子值圖。
(3)通過計算車牌旋轉角度解決車牌傾斜問題。由于車牌傾斜導致投影效果峰谷不明顯，需車牌矯正處理。采取線性擬合方法，計算出車牌上邊或下邊圖像值為1的點擬合直線與水平X軸的夾角。用MATLAB函數的旋轉車牌圖象函數Imrotate，計算車牌旋轉角度和經旋轉、二值化后的車牌二值子圖處理結果如圖2所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/195617.htm
2．4 字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割為單個字符。一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值，并且該位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。利用垂直投影法實現復雜環境下汽車圖像中的字符分割效果較好。通過分析計算字符的水平投影和垂直投影，可獲得車牌字符高度、字符頂行與尾行、字符寬度、每個字符的中心位置，以方便提取分割字符。然后計算車牌垂直投影，去掉車牌垂直邊框。獲取車牌及字符平均寬度。最后計算車牌每個字符的中心位置和最大字符寬度，提取分割字符，其算法流程如圖3所示，通過程序算法計算的車牌字符高度和寬度及分割的字符，如圖4所示。
3 結論
從MATLAB編程運行結果看，這里采用的圖像識別算法對車牌的定位非常有效，該算法可有效檢測車牌圖像的上下左右邊框、旋轉角度，準確分割及識別車牌字符。通過對多個車牌進行試驗，正確率高，與傳統的采用C++語言相比，工作量和開發周期都減少很多。實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和圖像拍攝質量密切相關，還會受到各種因素，需不斷完善識別系統和算法。
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