该论文探讨了基于MATLAB的车牌识别系统。

简介：
第一章 绪论 1.1 图像处理与识别技术的内容及理解 数字图像处理作为一门学科，涵盖了极其广泛的知识体系，所采用的方法种类繁多，并且其应用场景也十分普遍。从研究内容角度来看，可以概括为以下几个方面。1.1.1 图像处理技术 (1) 图像数字化旨在将模拟形式的图像，借助数字化设备转换为数字计算机能够直接处理的离散图像数据。 (2) 图像变换是指为了达成特定的目标，运用数学技巧对图像进行转换，经过变换后的图像更加便于处理和操作。 (3) 图像增强的主要目的是提升图像质量。它通过采用特定的技术手段，突出图像中的关键信息，同时削弱或消除不相关的背景信息，从而强调图像的整体或局部特征。这种技术常被用于改善人们对图像的视觉体验，使观察者能够更清晰、更直接地获取分析所需的信息。直方图修正、灰度变换以及强化图像轮廓等都是常用的实现手段。(4) 图像分割在对图像进行研究和应用时，研究人员往往只关注特定区域或对象。图像分割正是指将整个图像划分为具有独特特征的若干区域，并从中提取出感兴趣的目标。 (5) 图像分析也可视为一种对图像理解的研究过程，其核心在于从图像中提取有用的数据或信息，并生成非视觉的描述或表示形式。具体而言，包括特征提取、图像分割、符号描述、纹理分析、运动影像分析以及影像检测与配准等内容。1.1.2 图像识别技术 图像识别作为近二十年来迅速发展起来的一门学科，主要致力于研究如何对某些对象或过程（统称为“影像”）进行分类和描述。该学科的研究领域极为广泛且具有多样性。例如：它可以用于识别医学影像中的癌细胞；在机械加工领域实现零部件的识别与分类；能够从遥感影像中辨别农作物、森林、湖泊和军事设施等地理环境要素；还可以用于预测农作物的生长状况以及估计收获量；此外还可应用于自导引小车中的路径识别、邮政系统中自动分拣信函、交通管制系统中的违章车辆识别以及银行支票和身份证识别等诸多实际应用场景。上述这些都构成了当前画像识别研究的重要课题领域。一个完整的画像识别系统通常包含三个主要组成部分：① 获取相关的影像信息；② 对获取到的影像信息进行加工和处理，并从中提取关键特征；③ 基于提取出的特征进行判断或分类的过程 。