基于MATLAB的自适应阈值与模板匹配智能车牌识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一套完整的车牌识别系统，通过图像预处理（灰度化、噪声滤波、增强）、自适应阈值分割及模板匹配技术，自动定位并识别车辆图像中的车牌号码。系统具备高精度和鲁棒性，适用于多种光照和背景条件。

详 情 说 明

基于自适应阈值与模板匹配的智能车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的完整车牌识别系统，采用数字图像处理技术实现车牌号码的自动识别。系统通过自适应阈值法精确分割车牌区域，结合字符切割与模板匹配算法，能够高效准确地识别车辆图像中的车牌信息。该系统适用于光照条件适中、车牌区域清晰可见的车辆图像，为智能交通管理、停车场系统等应用场景提供技术支持。

功能特性

• 完整的图像处理流程：包含灰度化、噪声滤波、图像增强等预处理步骤
• 自适应阈值分割：采用自适应阈值法实现车牌区域的精确分割，适应不同光照条件
• 字符切割与处理：对分割出的车牌字符进行二值化、形态学处理和精确切割
• 模板匹配识别：与预存字符模板库进行比对，实现车牌号码的自动识别
• 可视化结果输出：在图像界面中标注车牌区域位置，显示字符切割与匹配结果
• 错误处理机制：识别失败时返回提示信息并高亮显示可疑区域

使用方法

1. 准备待识别的车辆图像（JPG、PNG等格式），确保车牌区域清晰可见
2. 运行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 处理完成后，系统将显示识别结果：

- 识别成功的车牌号码（如"京A12345"） - 车牌区域在原始图像中的标注框 - 各字符的切割与匹配结果可视化

1. 若识别失败，系统将提示错误信息并标示可疑区域供用户检查

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 图像输入：彩色或灰度车辆图像，建议分辨率不低于640×480像素
• 图像条件：车牌区域应清晰可见，光照适中，无严重倾斜或遮挡

文件说明

主程序文件整合了车牌识别的完整处理流程，实现了图像预处理、车牌区域定位、字符分割与识别等核心功能。该文件负责协调各处理模块的调用顺序，控制图像数据的流转，并最终输出识别结果与可视化界面。具体包含图像读取与格式转换、噪声滤波与对比度增强、基于自适应阈值的车牌区域检测、字符级别的二值化与形态学优化、单个字符的精确分离以及模板匹配识别逻辑的执行与结果展示。