车牌识别作为智能交通系统中的关键技术，在交通管理、治安监控等领域发挥着至关重要的作用。
然而，夜间光照条件复杂多变，给车牌识别带来了巨大挑战，准确高效的夜间车牌识别算法研究成为了该领域的研究热点。
本综述首先介绍车牌识别和夜间车牌识别技术，阐述夜间车牌识别的挑战及研究意义；然后，对近年来国内外夜间车牌识别的研究现状进行分类概述，包括传统图像处理方法和基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行分析比较；接着，重点阐述基于MATLAB的夜间车牌识别算法，详细介绍图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键步骤的常用算法和研究进展；最后，对夜间车牌识别技术未来发展趋势进行展望。
关键词：车牌识别；夜间图像；MATLAB；深度学习；图像处理
#1.1车牌识别技术概述车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）技术是指利用计算机视觉技术自动识别车辆车牌号码，其基本原理是通过图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等步骤，最终实现对车牌号码的自动识别。
#1.2夜间车牌识别的挑战相较于白天，夜间光照条件复杂多变，存在光线昏暗、光照不均、噪声干扰等问题，给车牌识别带来了极大的挑战，主要体现在以下几个方面：光照不足：夜间环境光线较弱，导致车牌图像亮度低，对比度差，细节信息丢失严重，增加了车牌定位和字符识别的难度。
光照不均：夜间车灯、路灯等光源会导致车牌图像出现局部过曝或阴影遮挡，造成光照分布不均，影响字符分割和识别的准确性。
噪声干扰：夜间图像传感器更容易受到热噪声、散粒噪声等的影响，导致图像信噪比降低，增加了图像处理和识别的难度。
#1.3MATLAB平台优势MATLAB作为一款强大的科学计算软件，在图像处理和算法开发方面具有显著优势，广泛应用于车牌识别领域，其优势主要体现在以下几个方面：丰富的图像处理工具箱：MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，如ImageProcessingToolbox、ComputerVisionToolbox等，为图像预处理、特征提取、目标识别等提供了便捷高效的工具。
强大的矩阵运算能力：MATLAB以矩阵为基本数据单元，拥有强大的矩阵运算能力，能够快速高效地处理图像数据，提高算法运行效率。
