关于夜间车牌号识别的MATLAB代码

资 源 简 介

关于夜间车牌号识别的MATLAB代码

详 情 说 明

夜间车牌识别是智能交通系统中的重要环节，相比白天场景，夜间图像存在低光照、车灯干扰等挑战。MATLAB凭借其强大的图像处理工具箱，常被用于实现此类算法。

核心处理流程 图像增强 通过直方图均衡化或Retinex算法提升对比度，消除车灯光晕影响。针对车牌区域的局部过曝，可采用自适应亮度调整策略。

车牌定位 结合边缘检测（如Canny算子）与颜色空间分析（HSV中的饱和度通道），在二值化图像中寻找符合长宽比（国内车牌约3:1）的连通区域。夜间环境下需特别处理反光车牌边框的干扰。

字符分割 基于投影法定位字符间距，对倾斜车牌采用Radon变换校正。夜间图像可能出现字符断裂，需通过形态学闭运算修复。

字符识别 传统方法使用模板匹配或SVM分类器，深度学习方案则可调用预训练的CNN模型。夜间识别需额外训练包含低光照样本的数据集。

优化方向 多帧融合技术提升低光环境信噪比 引入红外摄像头数据作为辅助输入 针对电动车牌等新型车牌调整算法参数