河南科技大学本科毕业设计（论文）
MATLAB，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点：
（1）语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。可以说，用MATLAB进行科技开发是站在专家的肩膀上。
（2）运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的，MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短。
（3）MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环、while循环、break语句和if语句），又有面向对象编程的特性。
（4）语法限制不严格，程序设计自由度大。例如，在MATLAB里，用户无需对矩阵预定义就可使用。
（5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。
（6）MATLAB的图形功能强大。在FORTRAN和C语言里，绘图都很不容易，但在MATLAB里，数据的可视化非常简单。MATLAB还具有较强的编辑图形界面的能力。
（7）MATLAB的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。
（8）功能强劲的工具箱是MATLAB的另一重大特色。MATLAB包含两个部分：核心部分和各种可选的工具箱。核心部分中有数百个核心内部函数。其工具箱又可分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能。功能性工具箱能用于多种学科。而学科性工具箱是专业性比较强的，如control、toolbox、signal processing toolbox、communication toolbox等。这些工具箱都是由该领域内的学术水平很高的专家编写的，所以
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用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高、精、尖的研究。下表列出了MATLAB的核心部分及其工具箱等产品系列的主要应用领域。
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第3章 图像预处理
图像预处理是车牌定位的准备工作，以提高车牌图片的适用性。从采集卡获得的原始图像不仅包括车牌照，而且还有汽车本身和汽车背景图像，因此必须去掉这些非牌照图像的影响，才有可能正确的提取出牌照区域，为以后的车牌字符识别打下基础。在实际应用中，由于季节的更替、自然光照度的昼夜变化、光照的稳定性与均匀性、车辆自身的运动、观察点(摄像机的角度、位置、观察角度等)、采集图像的设备本身的因素等的影响，图像传感器所获取的图像有时并不令人十分满意，存在各种各样的噪声。因而必须对图像进行预处理，以改善图像质量，提高字符识别率。
§3.1 灰度变换
灰度图是指只包含亮度信息，不包含色彩信息的图像，例如平时看到的亮度连续变化的黑白照片就是一幅灰度图。灰度化处理就是将一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。彩色图像分为R、G、B 三个分量，分别显示出红、绿、蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色的R、G、B 分量相等的过程。灰度值大的像素点比较亮（像素值最大为255，为白色），反之比较暗（像素值最小为0，是黑色）。
本次灰度图像变换的实现采用了rgb2gray函数 rgb2gray：转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像 格式：I=rgb2gray(RGB) I=rgb2gray(A)
原始图像和灰度图如图3-1、3-2所示：
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图 3-1 原始图像
图 3-2 灰度图像
§3.2 图像增强
对车辆图像进行灰度化处理之后，车牌部分和非车牌部分图像的对比度并不是很高，此时如果直接进行边缘提取，由于车牌界限较为模糊，难以提
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取出车牌边缘，因而难以准确定位车牌。为了增强牌照部位图像和其他部位图像的对比度，使其明暗鲜明，有利于提高识别率，需要将车辆图像进行增强。
图像增强的目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更适于计算机识别的图像。增强图像的方法有很多，如灰度变换、图像平滑处理和线性滤波等，根据处理图像域又可分为空间增强与频域增强。目前用于车牌图像增强的方法有：灰度拉伸、直方图均衡、中值滤波、高斯滤波、邻域滤波、图像腐蚀、多图像平均、同态滤波等等。
在本设计中用到运动目标检测—图像开操作，图像的开操作时先腐蚀后膨胀，用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边缘同时并不明显改变其面积。
（1）对原始图像进行开操作得到背景图像： s=strel('disk',13); %调用strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s); %对图像进行开运算 figure,imshow(Bgray);title('背景图像'); 输出背景图像，如图 3-3 所示：
图 3-3 背景图像
（2）原始灰度图像与背景图像做减法，对图像进行增强处理：
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