基于matlab的车牌分割算法设计与实现

车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三个部分组成。车牌定位是指将车 牌区域从车辆图像中分割出来，车牌定位是车牌自动识别技术中一个至关重要的环节。其定 位的速度和准确程度直接影响到车牌识别系统

基于MATLAB车牌的识别系统的研究，采用VC描述.有图像分割，车牌定位等

图像分割是一种重要的数字图像处理技术。本文首先介绍了图像分割技术，其次总结了目前图像分割技术中所用到的阈值、边缘检测、区域提取等方法以及分水岭算法。针对各种阈值分割算法，本文在最后做了详细的研究，并给

CUDA的图像分割并行算法的设计与实现真的很好啊

图像处理方面，利用matlab自带函数进行kmeans聚类，完成图像分割任务。完整代码，参数（k值）根据需求自行选择，当前代码中k=2。

matlab实现图像分水岭分割算法并且有改进的算法实现，两者相互比较效果，并且文档最后直接复制了全部的实现代码

模糊C均值聚类算法增加了隶属度矩阵，通过计算点到各聚类中心的欧式距离来判断属于该类的可能性。

Otsu算法是一种典型的二值图像分割方法，而单阈值分割则是一种基于Otsu算法的具体实现。本文介绍如何在matlab中实现Otsu单阈值分割算法，并附上详细的代码和实验结果。对于想入门传统分割算法的小

matlab 实现了四叉树的分割算法 算法中对实例图片进行了分割，matlab7.0编译通过

随着我国经济、交通的的快速发展，车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理，最后在取得的大对象中移除小对象，由此提出了