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- 标题: 基于MATLAB的车牌定位系统 - 关键词：数字图像预处理 定位车牌 字符分割 - 步骤：打开图像 灰度化 阈值化 边缘检测 孔洞填充 形态学操作 滤波操作 粗定位 精定位 字符分割 - 简述：数字图像处理技术对车牌进行定位，分割，车牌识别的必要前提

关键词：数字图像预处理、定位车牌、字符分割

在当今智能交通系统日益发展的背景下，车牌识别技术作为其中的关键环节，对于实现交通管理的自动化和智能化起着重要作用。而车牌定位则是车牌识别的必要前提，准确地定位车牌能够为后续的字符分割和识别提供可靠基础。本文将介绍基于MATLAB实现车牌定位系统的全过程，涵盖从图像获取到字符分割的各个关键步骤。

1. 打开图像

在MATLAB中，读取图像是整个处理流程的第一步。使用imread函数即可轻松实现。例如：

img = imread('car_image.jpg'); imshow(img);

这里imread函数将指定路径下的图像文件读入到变量img中，imshow函数则是将原始图像显示出来，方便我们直观地查看。

2. 灰度化

由于彩色图像包含丰富的色彩信息，处理起来较为复杂。为了简化后续处理，通常将彩色图像转换为灰度图像。在MATLAB中，使用rgb2gray函数实现：

gray_img = rgb2gray(img); imshow(gray_img);

rgb2gray函数依据一定的算法，将彩色图像的每个像素点的RGB值转换为一个灰度值，得到的灰度图像只包含亮度信息，便于后续阈值化等操作。

3. 阈值化

阈值化的目的是将图像二值化，即把图像中的像素点分为两类，前景和背景，这样可以突出目标物体（车牌）与背景的区别。MATLAB中常用imbinarize函数实现：

bw_img = imbinarize(gray_img); imshow(bw_img);

imbinarize函数会根据图像的灰度分布自动计算一个合适的阈值，将灰度图像转换为二值图像。白色像素表示前景，黑色像素表示背景，通过这种方式，车牌区域可能会以相对连贯的白色区域初步呈现出来。

4. 边缘检测

边缘检测能够提取图像中物体的边缘信息，对于车牌定位来说，车牌的边缘往往可以提供关键线索。在MATLAB中，Canny边缘检测算法是常用的方法：

edge_img = edge(bw_img, 'Canny'); imshow(edge_img);

Canny算法通过高斯滤波平滑图像、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值检测等步骤，精准地检测出图像中的边缘。车牌的边缘在这一步会被突出显示，为后续确定车牌位置做准备。

5. 孔洞填充

经过边缘检测后，图像中可能会存在一些孔洞，这些孔洞会影响后续的处理。使用imfill函数可以填充这些孔洞：

filled_img = imfill(edge_img, 'holes'); imshow(filled_img);

imfill函数会根据一定规则将图像中的孔洞填满，使得车牌的边缘轮廓更加完整，避免因孔洞造成的信息丢失。

6. 形态学操作

形态学操作主要用于进一步优化图像的形状和结构，突出目标物体。常用的形态学操作有腐蚀和膨胀。在MATLAB中，使用strel函数创建结构元素，再结合imerode（腐蚀）和imdilate（膨胀）函数进行操作。

se = strel('rectangle', [3 3]); eroded_img = imerode(filled_img, se); dilated_img = imdilate(eroded_img, se); imshow(dilated_img);

这里首先使用strel函数创建一个3x3的矩形结构元素，imerode函数通过该结构元素对图像进行腐蚀操作，去除一些小的噪声和不相关的细节；然后imdilate函数再对腐蚀后的图像进行膨胀操作，恢复车牌区域的大致形状，并连接一些断裂的边缘。

7. 滤波操作

滤波操作可以进一步去除图像中的噪声，平滑图像。在MATLAB中，中值滤波是一种常用的方法：

filtered_img = medfilt2(dilated_img); imshow(filtered_img);

medfilt2函数会对图像中的每个像素点，以其为中心取一个邻域窗口，将窗口内的像素值进行排序，取中间值作为该像素点的新值。这样可以有效地去除椒盐噪声等孤立噪声点，使图像更加平滑，车牌区域更加清晰。

8. 粗定位

经过前面一系列预处理步骤后，图像中的车牌区域已经较为突出。粗定位的目的是初步确定车牌所在的大致位置。可以通过分析图像中白色像素（前景）的分布情况来实现。例如，计算每行和每列的白色像素数量，找到白色像素集中的区域：

[row, col] = size(filtered_img); row_sum = sum(filtered_img, 2); col_sum = sum(filtered_img, 1); % 寻找行方向上白色像素集中的区域 top = find(row_sum > 0, 1, 'first'); bottom = find(row_sum > 0, 1, 'last'); % 寻找列方向上白色像素集中的区域 left = find(col_sum > 0, 1, 'first'); right = find(col_sum > 0, 1, 'last');

这里通过sum函数分别计算每行和每列的白色像素总和，然后使用find函数找到白色像素总和大于0的起始和结束位置，从而确定车牌区域在图像中的大致行和列范围。

9. 精定位

粗定位得到的车牌区域可能包含一些周围的噪声或不相关区域，精定位则是进一步精确车牌的边界。可以对粗定位得到的区域进行更细致的分析，例如利用车牌的一些先验知识，如长宽比例等：

plate_width = right - left; plate_height = bottom - top; % 根据车牌长宽比例进行筛选 if plate_width / plate_height > 2 && plate_width / plate_height < 5 plate_img = img(top:bottom, left:right, :); else % 如果不符合比例，说明定位不准确，可进行一些调整或重新定位的操作 end

这里通过计算粗定位得到的车牌区域的长宽比，并与预设的车牌长宽比范围进行比较。如果符合范围，则认为定位准确，提取该区域作为车牌图像；否则，需要进一步处理。

10. 字符分割

字符分割是将车牌中的各个字符分离开来，以便后续的字符识别。这一步通常基于车牌字符的一些特征，如字符之间的间隔等。在MATLAB中，可以通过分析二值化后的车牌图像中列方向上的白色像素分布来实现：

plate_gray = rgb2gray(plate_img); plate_bw = imbinarize(plate_gray); col_sum_plate = sum(plate_bw, 1); % 寻找字符间隔位置 gap_positions = find(diff(col_sum_plate) < -10); % 根据间隔位置分割字符 character_images = {}; prev = 1; for i = 1:length(gap_positions) char_img = plate_bw(:, prev:gap_positions(i)); character_images{end + 1} = char_img; prev = gap_positions(i) + 1; end % 处理最后一个字符 char_img = plate_bw(:, prev:end); character_images{end + 1} = char_img;

这里首先将精定位得到的车牌图像转换为灰度并二值化，然后计算列方向上的白色像素总和。通过分析像素总和的变化，找到字符之间的间隔位置，依据这些间隔位置将车牌图像分割成单个字符图像，存储在character_images细胞数组中。

综上所述，通过以上基于MATLAB的一系列图像处理步骤，能够有效地实现车牌的定位和字符分割，为后续的车牌识别奠定坚实基础。在实际应用中，还可以根据具体场景和需求对各个步骤进行优化和调整，以提高车牌定位系统的准确性和鲁棒性。