MATLAB实现的基于人工神经网络的车牌图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发的人工神经网络，实现车牌图像的像素级语义分割。系统能自动识别车牌整体区域、字符区域和背景区域，有效应对不同光照和倾斜条件，提供准确的分割结果。

详 情 说 明

基于人工神经网络的车牌图像分割系统

项目介绍

本项目采用先进的卷积神经网络（CNN）技术，专注于车牌图像的像素级语义分割。系统能够自动、精确地识别并分割车牌图像中的关键区域，包括车牌整体区域、字符区域以及背景区域。通过精心训练的神经网络模型，可有效应对不同光照条件、倾斜角度和复杂背景的挑战，为后续的车牌字符识别提供高质量的预处理输入。

功能特性

• 高精度分割：基于U-Net或SegNet等语义分割算法，实现像素级的准确分类。
• 强鲁棒性：对光照变化、车牌倾斜及复杂背景具有良好的适应能力。
• 灵活输入：支持常见的彩色或灰度图像格式（如JPG、PNG、BMP）。
• 丰富输出：生成分割掩码图像、可视化效果图及精度评估指标。
• 数据增强：集成图像预处理与数据增强技术，提升模型泛化能力。

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像包含清晰的车牌，建议尺寸为256x256或512x512像素。
2. 运行分割程序：执行主程序，系统将自动加载模型并进行分割计算。
3. 获取输出结果：程序运行后，将生成对应的分割掩码文件、可视化图像及评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 深度学习工具包：Neural Network Toolbox
• 内存：建议不少于8GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：图像数据的读取与预处理、神经网络模型的加载与调用、对输入图像执行语义分割推理、生成分割结果掩码并完成可视化输出，同时计算相关的分割精度评估指标。