设计了一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过灰度变换，边缘检测，平滑等操作，对处理后的车牌字符进行分割识别，其目的能够在不改变汽车行驶的状态，无需为汽车添加额外配置，只需在需要检测汽车车牌的场所，安装该智能车牌识别系统即可。该系统能够适应多种在指定场合，比如红绿灯交通检测，停车场汽车入库识别、消去车辆管理、停车自动收费等多种领域，此外，本系统能够将已识别的车牌号码自动保存，该功能可以实际应用到违章车辆检测或者汽车入库，管理部门只需查看已被识别的车牌的文件，即可统计出违章汽车或入库的汽车。

在图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，并在国民经济的各个领域得到广泛应用。尤其在智能交通管理中汽车牌照识别技术方面具有重要的理论意义和实用价值。汽车牌照识别技术主要任务是实现对汽车监控视频所取得的图像进行分析、处理，自动定位和识别汽车牌号，并进行相关智能化数据管理。所以该技术在交通流量控制指标测量，车辆定位，高速公路超速自动化监管、公路收费站，停车场收费管理等领域均发挥极大的作用。本文给出了汽车牌照识别系统的设计结构与主要完成功能。由于MATLAB 语法结构简单， 具有高质量的图形可视化效果和强大的界面设计能力， 因而在数字图像处理中有着其他语言所无法比拟的优势， 已成为近几年来国内

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matlab车牌识别系统。带界面。分3步骤，车牌定位，字符切割，字符识别，方法可以是模板，bp，cnn，svm等等方法

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成

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通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究，提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny 算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较，该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。

1 引言 　　车牌照是全世界唯一对车辆身份识别的标记，尽管牌照的字符、颜色、格式内容和制作材料会多种多样，但车牌照仍是全球范围内最为精确和特定的识别标记。在我国，直至20世纪50年代，车辆管理主要靠人工方式，然而随着经济的迅猛发展，工业化程度的不断加深，汽车数量大量增加，给交通管理、环境治理、社会治安、交通运营等提出了许多新的问题。伴随着车辆数目的增加，生活小区、地方单位、部队营区、停车场等对车辆的管理面临着新的挑战。如何做到车辆状态有案可查、有据可依，如何实现车辆的科学化、自动化管理成为人们关注的话题。 　　本文运用matlab对车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心

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