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1.主要内容

1.图像预处理与结构特征强化

首先，将输入的彩色图像转化为灰度图，通过压缩色彩通道有效保留图像的亮度结构。随后，采用Robert算子对图像进行边缘检测，提取灰度梯度变化显著的区域，初步勾勒出车牌轮廓。为进一步消除背景干扰，引入腐蚀与闭运算操作。前者削弱噪声区域，后者则弥合目标边界间的微小断裂，从而增强结构连贯性。结合面积滤波手段，有效剔除图像中不符合形态约束的微小目标，仅保留可能包含车牌信息的显著区域。

2.图像二值化处理候选区域精定位与图像增强

通过对图像的行、列像素投影进行分析，可识别字符密集分布带，实现车牌的精确裁剪。裁剪后的区域仍存在光照不均、对比度不足等影响字符分割准确性的因素。为此，系统对其进行灰度均衡处理，以提升图像对比度，增强字符与背景的边界清晰度。接续采用阈值分割，将图像二值化，使字符呈现出更明确的黑白分布，并通过中值滤波抑制孤立噪点，保障字符轮廓完整性。

3.字符分割

为提取七位标准字符，系统基于列投影法对二值图像进行逐列扫描，识别字符间的空隙区域。通过对列像素分布密度的分析，识别字符边界，从而将车牌图像划分为若干独立字符单元。对于车牌首位汉字，系统考虑其相较于英数字体结构复杂、面积更大等特性，设计了宽度、面积和位置等多维度的判断准则，确保该类字符在分割阶段的正确保留。

4.字符识别

采用模板匹配方法完成，即将待识别字符与事先构建的标准字符库进行逐一比对，通过计算图像相似度，判定最优匹配结果。模板库中涵盖了常见的数字、英文字母及各省份汉字，确保系统覆盖大多数车牌样式。为提高识别精度，系统在匹配过程中引入字符位置约束与类别先验知识。例如，第二位字符多为大写字母，而后三至七位为数字与字母的组合，这种结构化特征显著提升了匹配容错能力和整体识别稳定性。

2.实现效果及获取

Matlab数字图像处理——基于图像分割与模板匹配的的车牌识别系统

最后：

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