车牌识别系统是智能化交通管理系统的核心部分。介绍基于机器视觉的车牌识别系统设计的过程，车牌识别步骤为：车牌图像采集、图像预处理、车牌定位与提取、车牌字符的分割和字符识别。由于实际生活中视觉传感器所采集的车牌图像可能模糊不清，图像容易受到光照条件、阴雨天气等影响，导致车牌图像本身含有噪声干扰，需要运用数字图像处理算法减小噪声干扰，便于正确识别车牌字符。该设计包涵采用MATLAB软件仿真测试、GUI人机界面构建、通过图像导入和各个环节的图像处理，最终实现车牌号码的识别。实验结果验证所用方法的可行性

随着我国汽车行业的快速发展，信息化社会的程度不断提高，智能化交通管理成为发展的趋势。车牌自动识别系统（LPRS）是智能化交通管理系统（ITS）的重要组成部分之一，适用于各种交通管理场所，特别有利于提高管理效率及水平，节省人力、物力，以达到交通管理的科学化的规范，而且有着广泛的应用前景。但是车牌识别系统的研究与开发是限制交通系统智能化、现代化的发展，在智能化交通发展中也倍受关注。 本文通过对获取车牌，经过车牌图像灰度化，图像增强，直方图均衡化，车牌图像二值化，车牌图像去噪等模块的车牌图像预处理研究。本文提出的针对车牌图像的预处理过程对灰度图像可以达到不错的效果，并且在一定的程度上解决了因外界因素而造成的车牌图像对比度较低的问题。

本程序通过采集的车牌图像进行灰度变换，边缘检测，腐蚀和平滑等处理过程，得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位和数字识别。本程序由matlab编写，有详细的代码和配套图片，可以直接运行。

图像处理课程论文，车牌识别图像预处理技术

车牌识别的MATLAB程序，程序有详细的说明并有设计报告，算法基础，适合刚入门的同学对图像处理与模式识别有个直观的感受，识别率有待改进

基于STM32的车牌识别程序源码，带管理计费功能 ，开源

第一章 绪论 1.1 图像处理与识别技术的内容及理解 数字图像处理处理学科所涉及的知识非常广泛,具体的方法种类繁多,应用也极为普遍,但从学科研究内容上可以分为以下几个方面。 1.1.1 图像处理技术 (1) 图像数字化 其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。 (2) 图像变换 为了达到某种目的而对图像使用一种数学技巧,经过变换后的图像更为方便、容易地处理和操作。 (3) 图像增强 图像增强的主要目标是改善图像的质量。采用某种特殊的技术来突出图像中的某些信息,削弱或消除某些无关信息,从而有目的地强调图像的整体或局部特征。常常用来改善人对图像的视觉效果,让观察者能看到更加直接、清晰、适于分析的信息。直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。 (4) 图像分割 在图像研究和应用中,人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。它们一般对应图像中待定的、具有独特性质的区域。图像分割就是把图像分割成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标。 (5) 图像分析 图像分析也可以成为图像理解,主要研究从图像中提取有用的数据或信息,生成非图像的描述或表示。图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。 1.1.2 图像识别技术 图像识别是近20年来发展起来的一门学科，它以研究某些对象或过程（统称图像）的分类与描述为主要内容。图像识别所研究的领域十分广泛，它可以使医学图像中的癌细胞识别；机械加工中零部件的识别、分类；可以是从遥感图片中辨别农作物、森林、湖泊和军事设施，以及判断农作物的长势，预测收获量等；可以是自导引小车中的路径识别；邮政系统中自动分拣信函；交通管制、识别违章行驶的汽车牌照；银行的支票识别、身份证识别等。上述都是图像识别研究的课题。一个图像识别系统主要包括3部分：①图像信息获取；②图像信息加工和处理、抽取特征；③判断或分类。

matlab车牌识别程序，对采集到的车牌图像进行预处理，车牌定位，字符分割，字符识别并最终输出匹配车牌字符

下载可以直接运行看结果的MATLAB代码，可作为毕设参考

简单的车牌识别代码，含有十几张可识别的车牌图片，含有自制模板库，代码中读取车牌位置的地方要稍作修改，含有报告。