基于Matlab的RGB车牌识别算法及实现

基于Matlab的RGB车牌识别算法及实现

车牌识别技术在智能交通、停车场管理、城市安防等领域有着广泛的应用。其中，基于RGB图像的车牌识别算法是近年来研究的热点之一。本文介绍了一种基于Matlab实现的RGB车牌识别算法，包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。

一、车牌定位

车牌定位是车牌识别的第一步，其目的是从原始图像中准确地提取出车牌区域。本文采用了一种基于颜色信息的车牌定位算法。具体实现过程如下：

1. 对RGB图像进行预处理，包括颜色空间转换（由RGB转为HSV）、平滑滤波和二值化等操作。

2. 利用HS直方图均衡化增强色彩对比度，提高车牌色彩鲜明度。

3. 根据颜色特征从图像中提取车牌区域，本文使用了基于颜色阈值的方法。首先，设定蓝色和黄色的颜色范围，然后利用HSV颜色空间中的H（色调）、S（饱和度）和V（明度）三个通道的阈值来提取蓝牌或黄牌的区域。

4. 对提取的区域进行形态学处理，包括腐蚀和膨胀操作，去除噪点和孔洞，同时保留车牌的整体形状。

代码实现：

rgbImg = imread(‘car.jpg’); %读入原始 RGB 图像
hsvImg = rgb2hsv(rgbImg); %RGB->HSV
%对HSV色彩空间中的S、H、V通道分别进行直方图均衡化
hsvImg(:, :, 2) = histeq(hsvImg(:, :, 2));
hsvImg(:, :, 1) = histeq(hsvImg(:, :, 1));
hsvImg(:, :, 3) = histeq(hsvImg(:, :, 3));
%设定蓝