2023年4月17日发(作者：拼版软件)基于MATLAB的车牌识别研究
摘要
随着我国公路事业的发展，人工管理方式已经不能满足如今实际的需要。车牌识别
技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，是现代智能交通系统
（Intelligent Traffic System，简称ITS）中的重要组成部分之一。车牌识别系统
（vehicle licen plate recognition system，简称LPR）使车辆管理更加智能化、
数字化，有效提升了交通管理的效率。对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十
分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的
车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广
阔的应用前景。而牌照作为机动车辆管理的唯一标识符号，使得车辆牌照识别系统的研
究在机动车管理方面具有重要的实际意义。
本文通过对题目的研究，设计了一个基于Matlab软件的车牌识别程序，可实现图
像预处理、车牌定位、字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，从图像中提
取车牌中的字母和数字，从而得到文本形式的车牌号码。其中，图像预处理是通过图像
灰度化及Roberts算子进行边缘检测完成。车牌定位是通过数学形态法来确定，然后再
通过车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌的切割。字符分割是将车牌部分进行二值化
后，进行垂直投影以及对投影部分扫描得到。通过用该算法对三个问题中的照片和视频
进行处理，可识别车辆牌照：
问题1:
image_中牌照信息肉眼可识别为渝A•7Y618，但本算法未将汉字识别；
image_中牌照信息肉眼可识别为渝B•PY287，但本算法未将汉字识别，未将数
字完整识别；
image_中牌照信息肉眼可识别为渝B•XW192，但本算法未能识别；
问题2：
image_中牌照信息肉眼可识别为渝B•SU298，但本算法未能识别；
image_中牌照信息未能识别；
问题3：
中肇事车辆牌照信息未能识别。
关键词：Matlab ；牌照识别； 图像预处理；车牌定位；字符分割；神经网络
1
一、问题重述
1.1 引言
车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别
是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式
识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，
得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现
停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化
监管等等功能。因此基于计算机图像处理和字符识别技术的车牌自动识别技术，有着极
其广阔的推广应用前景。
车辆牌照识别系统是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统，该
先系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像，再对动态采集到的图像
进行处理以克服图像干扰，改善识别效果，接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的
位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域，然后对车牌进行二值化，最后把
规整好的字符输入字符识别系统进行识别。
1.2问题
问题一：对于清晰车牌图像进行号码识别，并提取相应车牌号码，测试图像文件见
im粤语歌排行榜
age_1, image_2, image_3；
问题二：对于低质量车牌图像进行号码识别，并提取相应车牌号码，测试图像文件
见image_4, image_5；
问题三：针对视频中的肇事车辆，请提取肇事车辆的车牌号码，视频文件见
：
二、模型假设及符号说明
2.1模型假设
（1）假设拍摄牌照时，光线较充足。
（2）假设拍摄牌照时，光路中无较大灰尘、颗粒。
（3）假设车辆牌照无人为或意外而被污染、模糊视线。
（4）假设获取图像的工具可正常使用，可得到当时所处环境下最大限度的原始图
像信息。
2.2符号说明
此处未说明的符号将在下述文章中一一阐明。
三、问题分析
3.1 背景概述
当今社会发展迅猛，经济水平稳步增长，人们的生活水平与生活质量也在逐渐提高，
伴随而来的私有车辆数量每年都在不断增多，城市交通管理的压力扩大，公路上出现的
车辆超速、超载，日常丢车甚至发生车祸肇事逃逸等现象愈加严重，而在高速公路出入
口处，沿用以往的收计费方式已经无法满足如今的公路管理模式，。由此可知，改善公
路管理系统、提高公路管理效率由此造成的交通拥堵现象严重影响到了社会的正常管理
和人们的日常生活的安定是多么刻不容缓。为缓解公路管理压力，我们需要研究出一套
现代智能公路管理系统来解决。而车牌作为每辆车的“身份证”，是用来确定每辆车的
依据，故而车牌识别系统的建立是实现智能交通管理系统的重要前提。
3.2 具体分析
2
对于车牌识别技术的研究可以追溯到上个世纪，目前可知的方法包括图像处理技
术、神经元网络算法、车辆检测技术、计算机视觉技术、人工智能技术和模糊数学理论
等，而对于我国车牌识别的特殊性，仅仅采用其中一种技术是难以奏效的。我们现在的
一些方法主要是将上述的一些传统方法同现在的高新技术相结合以达到更好的效果。而
我们所研究的车牌识别程序是建立在排除外界一系列对车牌识别有较大影响的客观不
利因素的前提下进行探讨与研究的。同时，我们可以从所给题目中得到车牌识别所需要
运用的主要内容及概念。由此，我们使用Matlab软件进行车牌识别算法的编写与研究，
来实现图像预处理、车牌定位、字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，从
图像中提取车牌中的字母和数字，从而得到文本形式的车牌号码。其中，图像预处理是
通过图像灰度化及Roberts算子进行边缘检测完成。车牌定位是通过数学形态法来确定，
然后再通过车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌的切割。字符分割是将车牌部分进行
二值化后，进行垂直投影以及对投影部分扫描得到。具体步骤如图一所示：
图像 图像 车牌 字符 字符
读取 预处理 定位 分割 识别
结果
输出
图一 车牌识别算法基本原理图
四、基本模型
4.1 图像预处理模块
成像系统获取的图像(原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，如光照明暗程
度、相对运动以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距
离远近，焦距大小等又使得所拍摄物体在整幅图像中间的大小和位置不确定，环境中的
噪声、编码过程中产生的块效应等会造成图像失真，往往不能在视觉系统中直接使用，
因此要改善图像数据，抑制不需要的变形或者增强。对原始图像进行图像增强、图像分
割、边缘检测等处理，这些处理的技术被称为图像预处理技术。对于后续处理来说，以
提取图像特征为目的的图像预处理在图像处理过程中显得非常重要。具体步骤流程图如
图二所示：
3
图像读取
灰度化图像
平滑处理
边缘提取
图二 图像预处理原理图
4.1.1 图像采集以及灰度化
输入的彩色图像泡温泉作文
七年级英语作文
包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系
统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快
处理速度。现今中国的车辆牌照一般可分为蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字
和黑底白字等几种类型，我们可以利用不同的色彩通道来区分区域和背景，即对于蓝底
白字的牌照，采用蓝色B通道，此时牌照区域中字符并不呈现，因为蓝色与白色在B通
道中并无区分，而在G、R通道中则不然。对于白底黑字则可用R通道，绿底黑字的牌
照则可用G通道明显显示出牌照区域位置以便后续处理。将彩色图像转化成灰度化图像
时，其灰度值可由以下公式计算得到：
G=0.110B+0.588G+0.302R
(1)
G=(B+G+R)/3
(2)由本算法得到的灰度图像（以下均以image_所得图像示例）：
4.1.2 图像边缘提取
边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风、纹理特征提取和形状特征提取
等图像分析的重要基础。图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化后续的牌照
字符定位和分割的难度都是很有必要的。因此我们需要对图像进行边缘检测。增强图象
对比度度的方法有：灰度线性变换、图象平滑处理等。
（1）灰度化处理
4
由于牌照图象在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，图象的灰度值往往与实际景物
不完全匹配，这直接影响到图象的后续处理。当导致这一结果的原因为：被摄物体的远
近不同，使得图象中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵
敏度有较大的差异而产生图象灰度失真，异或为曝光不足而使得图像的灰度变化范围很
窄等时，就可以采用灰度校正的方法来处理，以此来增强灰度的变化范围、丰富灰度层
次，达到增强图象的对比度和分辨率。
（2）平滑处理
对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在
通过低除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削
弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。邻域平均值的公式表示为：
g(i,j)=∑f(i,j)/M (其中（i,j）∈S)
上式中M 为邻域中除中心象素点f(i,j) 之外包括的其它象素总数。然而，邻域平
均值的平滑处理会使得图象灰度急剧变化的地方，尤其是物体边缘区域和字符轮廓等部
分产生模糊作用。为了克服这种平均化引起的图象模糊现象，我们给中心点象素值与其
邻域平均值的差值设置一固定的阈值，只有大于该阈值的点才能替换为邻域平均值，而
差值不大于阈值时，仍保留原来的值，从而减少由于平均化引起的图象模糊。
由边缘提取、腐蚀、填充、形态滤波后所得图像：
4.2 车辆牌照定位模块
车牌定位作为整个车牌识别系统中最重要的技术之一，主要是在经图象预处理后的
原始灰度图象中确定牌照的具体位置。其关键在于能够在此过程中识别牌照所在的区
域，而整个识别系统的准确性也在于此。首先对采集到的图像进行全面搜索，找到符合
汽车牌照特征的若干区域，牌照所在区域在原始图象中是较有特征的一块区域，它是水
平度较高的横向近似的长方形，它在原始图象中的相对位置比较明显 ，且其灰度值与
周边区域的灰度值有明显不同，因此在其周边形成了灰度突变的边界，这样就便于通过
边缘检测来对图象进行分割，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中
分割出来。该操作的主要流程图为：
5
图像腐 计算行列方计算寻找车
蚀处理 向灰度值累牌区域
积和
车牌切割处车牌定位
理
车牌定位流程图
4.2.1 车牌二值化处理
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图
像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所
有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些
像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。这样子有
利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，
不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想
的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。如果某特定物体在内部有
均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就
可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），
可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。
就本题来说，对牌照的二值化最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数
据分成两部分：即大于T的像素群和小于T的像素群，图像中对象物的形状特征的主要
信息，则可以从二值图像中得到。因此，在车牌字符切分前，首先对图像进行二值化处
理。 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板
包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。经过以
上方法即完成了车辆号码牌的二值化。经上述方法所得行列灰度化之和及牌照分割图像
为：
4.34
6
4.3 字符分割
字符分割是将多行或多字符图像中的每个字符从整个图像中分割出来，成为单个字
符。由于字符字体存在着多样性，所以在一般的字符识别系统中，字符识别之前要先对
图像进行阈值化，然后再进行行字切分，以分割出一个个具体的二值表示的字符图像点
阵，作为单字符识别的输入数据。由于获得的文本图像不但包含了组成文本的一个个字
符，而且包含了字符行间距与字间的空白，甚至还会带有各种标点符号，这就需要采用
一定的处理技术将文本中的一个个字符切分出来，形成单个字的图像阵列，以进行单字
识别处理。本算法主要切分方法主要有行切分和字切分，本算法主要用到的是字切分技
术。具体方法示意图为：
[m，n]=size（d），逐排检查有没有白色
像素点，设置1<=j，若图像两边s
（j）=0，则切割，去除图像两边多余的
部分
切割去除图形
上下多余部分
根据图像的大小，设置一阈值，检测图像的X轴，
若宽度等于这一阈值则切割，分离出七个字符
字符分割方法示意图
字切分的操作则是从切分出的文本图像行中将单个的字符图像切分出来。字切分的
7
正确与否直接影响识别结果，是完成算法比较难的部分。分析图像行的垂直投影可以发
现，垂直投影上的空白间隔部分不仅没有行与行之间的空白间隔部分宽，而且分布也不
均匀。是因为在汉字文本中一般汉字间距远不如行间距明显，同时汉字中有相当数量汉
字是左、右结构或左、中、右结构的，这些汉字图像的垂直投影在一个单字的内部也会
出现空白间隙，使得文本汉字的字切分比行切分困难。为了解决这个问题，可以利用汉
字间的间隔一般大于汉字内间隔这一特点先进行汉字的粗切分，再根据汉字基本是个方
块图形这一事实进行细切分。具体实现为：根据汉字的行切分，可以获得汉字的高度信
息，从而可以估计出汉字的基本宽度；对粗切分出的每个汉字，以此宽度信息进行衡量，
以粗切分的起始位置为出发点，向左右两方向进行搜索，对起始位置进行细微的调整，
从而使得字的切分更准确。由算法运行后得到的列方向像素点灰度值累计和直方图为：
所得字符分割图像为：
8
五、模型求解
基于所建模型中所述的方法，我们可以对问题中的其他图像进行车牌识别，由本车
牌识别算法所得结果如下：
问题一：
image_识别情况为：
9
10
识别情况为： image_
11
12
识别情况为： image_
13
识别情况为： image_
14
六、模型检验
对于上述所建立的模型进行检验，我们可以先就问题一提供的图像中肉眼可识别车
牌信息的image_和image_与本算法所得结果进行比对与检验。先看
image_，我们可以从图像中清楚地得到车牌信息为渝A•7Y618，而经本算法字符分
割后得到的信息大致可判断为A•7Y618，而且字符分割并不美观，也未按照题意所引导
的方向完成字符分割；再看image_,我们可以从图像中得到车牌信息为渝B•PY287，
经本算法字符分割后得到的信息同样无法得到汉字，而其后的字母与数字虽然有一定的
识别程度，但仍然属于无法看清的情况；再对比其他图像的牌照信息，我们发现其无法
识别图像中的信息，由此可得出，本次模型的建立并不成功。
七、模型优缺点分析
该模型对图片拍摄质量要求较高，图片清晰的高时，车牌号识别较为准确，对图片
拍摄质量较糟糕的图片处理效果则不是很理想，但足以应对公共场合非复杂状况下的图
片处理要求，该模型唯一美中不足的是在robert算子和去聚灰度边缘检测的阀值设定
中需手动多次设定以获得最适应阀值，使得该模型局限性较大，本模型后续应改进自适
应robert边缘检测的阀值算法，以增强算法的可行性。
八、模型推广
该模型可以广泛用于高速公路，港口以及停车场出入口等的车牌识别。就最基本的
停车场而言，谈起停车场出入口管理中的识别系统，大家自然而然会想到刷卡模式。就
国内大多数的停车场而言，卡模式仍处于停车场出入口控制系统中的主导地位。而近几
年发展势头迅猛的车牌识别模式也不容小觑，不少一二线发达城市的停车场都已开始推
广普及。但目前仍存在一系列未解决的问题，如：
15
（1）识别率达不到100%，技术仍须改进：综合考虑光照、天气、角度和车牌类型等因
素，识别率能达到98%以上就已经是非常优秀的产品，但始终存在1-2%的车牌无法识别，
这是所有车牌识别系统厂商都面临的一个问题，近两年在停车场车牌识别市场占有率最
大的火眼臻睛，识别率是行业公认最高的，同样受制于此。
（2）终端造价更高，合理的市场价格体系需完善：虽然车牌识别系统相对卡系统成本
更低了，但通常因工程商利用新概念追求更高的利润，终端客户的购买价格反而更贵了。
出台规范的市场价格体系，对恶意抬价和低价倾销说不，是整个行业都需要互相监督完
善的。
（3）安装、调试、使用需要一个市场教育的过程：车牌识别作为新兴系统，缺乏行业
标准，产品各异，给集成商和工程商的安装、调试和使用造成了一定的难度。特别是“产
业链”过长的情况下，很多时候，产品到达最终客户已经过3-5次转卖，本来识别率能
达到98%，但因安装调试的原因，识别率逐级下降，到达终端时识别率可能就只有90%
甚至更低了。
（4）终端对新应用的不信任：包含如下三个方面：终端业主怀疑新技术的质量和稳定性；
卡系统使用成熟，不愿意更换；操作人员把徇私舞弊的收入视为正常收入，车牌识别系
统影响其利益。尽管车牌识别系统要在一封家书范文
停车场上大力推广还需排除层层障碍，但车牌识
别取代卡识别已成为整个停车场行业不可逆转的趋势。
但同时，车牌识别系统仍具有其显著优点，如：
（1）提升通行速度，解决堵车问题：由车牌识别仪自动记录入口通行车辆信息，自动识
别车牌号码作为停车管理和收费管理的凭证，所以无论是内部长租车辆还是临时收费车
辆，都无需在入口停车，不需拿取任何入场凭证，通行速度在入口较刷卡提高4倍，出
口达到1.5倍。
（2）降低停车场的管理成本：自动通行可大幅度降低人工、发卡等管理成本。
（3）改善车主体验，提升品牌形象：车牌识别自动放行、不停车收费等优势会极大地改
善车主体验，提升物业的品牌形象。
（4）停车场联网管理的必然要求：停车场联网后可实现云停车收费、云停车引导、并延
伸出云后汽车市场服务等，车辆管理的社会成本将极大地降低，此必然趋势将是车牌识
别得以推广的最关键动力。
（5）通过结合其它智能视觉技术可让车辆身份识别率达到100%： 随着如：车型识别、
车脸识别、图片比对等智能视觉技术的成熟与应用，配合车牌识别，可让车辆身份识别
的准备率达到100%，从而弥补纯车牌识别率的不足。
由以上关于停车场对于车牌识别系统使用的利弊与推广，我们同样可以将其应用到高速
公路、港口等需公路管理系统的地方。推广使用车牌识别系统是必然趋势，但同时也需
要我们继续为提高其准确率以及与市场实际相配合。对于本模型来说，达到这一步首先
仍需不断提高准确率，使识别正确率至少达到95%以上，才有资格进一步进行下面的阶
段。完成车牌识别的推广与应用仍然道阻且长。
16
参考文献：
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2012,120,37-38.
附录：
完整源程序代码：
I=imread('image_');%读取图像
figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像
subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像');
I2=edge(I1,'roberts',0.03,'both');%采用robert算子进行边缘检测
subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');
=[1;1;1]; %线型结构元素
I3=imerode(I2,); %腐蚀图像
subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像');
=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclo(I3,);%图像聚类、填充图像
subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');
I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分
subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像');
[y,x,z]=size(I5);
I6=double(I5);
Y1=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(I6(i,j,1)==1)
17
Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;
end
end
end
[temp MaxY]=max(Y1);
figure(); 广泛地英语
subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行
值'),ylabel('像素')
PY1=MaxY;
while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
X1=zeros(1,x);
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if(I6(i,j,1)==1)
X1(1,j)= X1(1,j)+1;
end
end
作文放风筝
end
subplot(3,2,2),plot(0:x-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列
值'),ylabel('像数');
PX1=1;
while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1
PX1=PX1+1;
end
PX2=x;
while ((X1魔方步骤
(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
PX2=PX2-1;
end
PX1=PX1-1;
PX2=PX2+1;
dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);
subplot(3,2,3),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')
if isrgb(dw)
I1 = rgb2gray(dw); %将RGB图像转化为灰度图像
el I1=dw;
end
g_max=double(max(max(I1)));
18
g_min=double(min(min(I1)));
T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值
[m,n]=size(I1);% d:二值图像
%h=graythresh(I1);
I1=im2bw(I1,T/256);
subplot(3,2,4);
imshow(I1),title('二值化车牌图像');
I2=bwareaopen(I1,20);
subplot(3,2,5);
imshow(I2),title('形态学滤波后的二值化图像');
[y1,x1,z1]=size(I2);
I3=double(I2);
TT=1;
Y1=zeros(y1,1);
for i=1:y1
for j=1:x1
if(I3(i,j,1)==1)
Y1(i,1)= Y1(i,1)+1 ;
end
end
end
Py1=1;
Py0=1;
while ((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0
Py0=Py0+1;
end
Py1=Py0;
while((Y1(Py1,1)>=20)&&(Py1
Py1=Py1+1;
end
I2=I2(Py0:Py1,:,:);
subplot(3,2,6);
imshow(I2),title('目标车牌区域');
X1=zeros(1,x1);
for j=1:x1
for i=1:y1
if(I3(i,j,1)==1)
X1(1,j)= X1(1,j)+1;
end
end
end
figure(5);
19
plot(0:x1-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列值'),ylabel('累
计像素量');
Px0=1;
Px1=1;
for i=1:7
while ((X1(1,Px0)<3)&&(Px0
Px0=Px0+1;
end
Px1=Px0;
while (((X1(1,Px1)>=3)&&(Px1
Px1=Px1+1;
end
Z=I2(:,Px0:Px1,:);
switch strcat('Z',num2str(i))
ca 'Z1'
PIN0=Z;
ca 'Z2'
PIN1=Z;
ca 'Z3'
PIN2=Z;
ca 'Z4'
PIN3=Z;
ca 'Z5'
PIN4=Z;
ca 'Z6'
PIN5=Z;
otherwi
PIN6=Z;
end
figure(3);
subplot(1,7,i);
imshow(Z);
Px0=Px1;
End
调用函数代码：
function y = isrgb(x)
wid = sprintf('Images:%s:obsoleteFunction',mfilename);
str1= sprintf('%s is obsolete and may be removed in the future.',mfilename);
str2 = 'See product relea notes for more information.';
warning(wid,'%sn%s',str1,str2);
y = size(x,3)==3;
if y
20
if isa(x, 'logical')
y = fal;
elif isa(x, 'double')
m = size(x,1);
n = size(x,2);
chunk = x(1:min(m,10),1:min(n,10),:);
y = (min(chunk(:))>=0 && max(chunk(:))<=1);
if y
y = (min(x(:))>=0 && max(x(:))<=1);
end
end
end
21
