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基于MATLAB的车牌识别系统的研究与实现 　　【摘 要】车牌识别作为智能交通系统的重要部分，能实现对车辆的自动监测，对交通系统的自动管理有着重要的意义。本文在计算机图像识别和处理的相关原理上，首先对车牌识别系统中的图像的预处理、车牌字符分割及识别等关键技术进行研究，并在此基础上开发了一个基于MATLAB的车牌识别系统。通过测试结果表明，设计的车牌识别系统有较好的识别效果。 　　【关键词】车牌识别系统；图像预处理；车牌分割；字符识别；MATLAB仿真 　　Research and Implementation of License Plate Recognition System Based on MATLAB 　　WANG Hai-tao CHEN Yan-li PENG Hao 　　（School of Information Science and Engineering，Hunan International Economics University，Changsha Hunan 410205，China） 　　【Abstract】License plate recognition as an important part of intelligent transportation system，can realize the automatic monitoring of the vehicle，it has important significance for the automatic management of traffic system.Based on the principle of computer graphics recognition and processing，this paper firstly studies the key technology of license plate recognition system in image preprocessing，license plate character segmentation and recognition， and developed a license plate recognition system based on MATLAB.The test results show that the license plate recognition system has a good effect. 　　【Key words】License Plate Recognition System；License Plate Location；Character Recognition；MATLAB Simulation 　　0 引言 　　?S着经济的高速发展，汽车数量急剧增加，智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）中的车牌识别（License Plate Recognition，LPR）技术在实际应用领域的作用也越来越明显。其可应用于停车场管理、高速公路不停车收费、超速管理、道路交通监控系统、城市“电子警察”、小区车辆智能化管理等各个领域[1]。 　　LPR 需要图像采集、计算机图像处理、模式识别技术等技术的支撑。在一套完整的车牌识别系统（LPRS）中，软件是核心，主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等 [2]。其流程如图1所示： 　　图1 车牌识别系统 　　1 图像预处理 　　在实际应用环境中，车牌识别系统会因采集的车牌图像质量不高、牌照本身的多样性、车牌污染严重等方面的限制，使得车牌的对比度降低，字符特征不明显，这给后期车牌的识别造成很多困扰，因此对采集到的车牌图像进行图像预处理是十分有必要的。通过预处理除去图像数据中的多余信息，加强图像数据的基本特征，以提高车牌识别的准确度和效率。 　　1.1 图像灰度化 　　从摄像机中捕获的图像通常为RGB彩色图像，因为其包含着大量的颜色信息，所以通常会占用大量的存储空间，另外处理速度慢，很难实现图像处理的实时性要求。因此在对车牌图像定位前需要对图像进行灰度化预处理。所谓灰度化处理就是将一幅彩色图像转化为灰度图，以减少颜色信息量。灰度化处理常用的主要有以下三种方法[3]： 　　1）最大值法：将彩色图像中R、G、B三个分量中最大值作为灰度值。其算式如（1）所示： 　　f（i，j）=max（R（i，j），G（i，j），B（i，j）） （1） 　　2）平均值法：对彩色图像中R、G、B三个分量值的和求平均值，其算式（2）所示： 　　f（i，j）=（R（i，j）+ G（i，j）+B（i，j））/3 （2）