需要不断完善系统，提高系统的识别能力。
近几年出现了许多切实可行的识别技术和方法，从这些新技术和方法中可以看出单一的预处理和识别技术都无法达到理想的结果，多种方法的有机结合才能使系统有效识别能力提高。
致 谢
时光匆匆如流水，转眼便是大学毕业时节，春梦秋云，聚散真容易。离校日期已日趋临近，毕业论文的的完成也随之进入了尾声。此时，回头想想这段求学路，时而喜悦，时而惆怅。在这个美丽的校园里，原本天真幼稚的我如今已蜕变成一个睿智、沉稳的青年，感谢命运的安排，让我有幸结识了许多良师益友，是他们教我如何品味人生，让我懂得如何更好的生活！人生处处是驿站，已是挥手作别之时，在此，向所有帮助过我的人献上我最诚挚的谢意！
“饮其流时思其源，成吾学时念吾师。”至此论文完成之际，谨向我尊敬的指导老师刘甫教授致以诚挚的谢意和崇高的敬意。从选题、定题、撰写提纲，到论文的反复修改、润色直至定稿，刘老师始终认真负责地给予我深刻而细致地指导，使我受益匪浅。除了敬佩刘教授的专业水平外，他的治学严谨和科学研究的精神也是我永远学习的榜样，并将积极影响我今后的学习和工作。
其次要感谢我的班主任姜雅槐老师和大学四年中给我们授课的所有老师们，是他们的悉心教导和精心栽培，让我掌握了很多专业知识，为将来的工作打下了良好的基础。
还要感谢我的父母，给予我生命并竭尽全力给予了我接受教育的机会，他们给我生活上的关怀和精神上的鼓励是我学习的动力。
最后，感谢我的同学和朋友们，谢谢他们陪伴我成长，给我鼓励和帮助。 谢谢所有关心我的人！
参考文献
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附录A：源代码 主函数： close all; clc;
I=imread(' C:\\Documents and Settings\\X\\桌面\\车牌识别\\程序与图像\\car2.jpg'); figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=rgb2gray(I); %灰度化
figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');
figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图'); I2=edge(I1,'robert',0.15,'both'); %边缘检测 se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se); %腐蚀 se=strel('rectangle',[25,25]); I4=imclose(I3,se); %闭运算
I5=bwareaopen(I4,2000); %计算图像中的目标区域
figure(3),subplot(221);imshow(I2);title('robert算子边缘检测'); subplot(222);imshow(I3);title('腐蚀后图像'); subplot(223);imshow(I4);title('平滑图像的轮廓'); subplot(224);imshow(I5);title('从对象中移除小对象'); [y,x,z]=size(I5); myI=double(I5); tic
Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计 end end end
[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定 PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1; end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2 IY=I(PY1:PY2,:,:); %%%%%% X方向 %%%%%%%%% Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1 while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-1;%对车牌区域的校正 PX2=PX2+1; dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:); t=toc; figure(4),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('Y方向合理区域'); subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位'); b=rgb2gray(dw); %对定位后的车牌灰度化 figure(5);subplot(2,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像') g_max=double(max(max(b))); g_min=double(min(min(b))); T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值 [m,n]=size(b); d=(double(b)>=T); % d:二值图像 figure(5);subplot(2,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像') % 滤波 h=fspecial('average',3); d=im2bw(round(filter2(h,d))); figure(5),subplot(2,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波后') % 某些图像进行操作 % 膨胀或腐蚀 % se=strel('square',3); % 使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像进行膨胀 % 'line'/'diamond'/'ball'... se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 单位矩阵 [m,n]=size(d); if bwarea(d)/m/n>=0.365 d=imerode(d,se); elseif bwarea(d)/m/n<=0.235 百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说综合文库车牌识别毕业论文 - 图文(8)在线全文阅读。
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