MATLAB实现的基于图像处理与深度学习的车牌定位分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB结合图像处理算法与深度学习技术，实现车辆图像中车牌区域的自动检测与分割。能够准确提取出清晰的车牌图像，有效消除背景噪声，适用于智能交通和车辆识别场景。

详 情 说 明

基于图像处理与深度学习的车牌定位分割系统

项目介绍

本项目旨在通过图像处理算法与深度学习技术相结合，实现对自然场景下车辆图像中的车牌区域进行自动定位与精确分割。系统能够有效识别图像中的车牌区域，消除复杂背景干扰，最终输出独立、清晰的车牌图像。该方法具有较强的鲁棒性，可适应不同光照、角度及背景条件下的车牌识别任务。

功能特性

• 自动化定位分割：输入车辆图像，系统自动完成车牌区域的定位与分割全过程。
• 多技术融合：结合传统图像处理（边缘检测、特征分析）与深度学习（卷积神经网络）的优势，提升定位准确性。
• 背景消除：输出的车牌图像背景为透明或黑色填充，仅保留车牌主体信息。
• 格式兼容：支持输入JPG、PNG等常见格式的RGB或灰度图像。
• 结果输出灵活：处理结果既可导出为独立图像文件，也可直接显示。

使用方法

1. 准备输入：将包含车辆的图像文件放置于指定输入目录或直接提供图像路径。
2. 运行主程序：执行系统主入口文件，启动处理流程。
3. 查看结果：程序运行后，分割得到的车牌图像将自动保存至输出目录，并在界面或命令行中显示处理结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018b 或更高版本)
• 深度学习工具：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 图像处理工具：MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件是系统的核心调度与处理中枢，主要承担以下关键功能：系统初始化与参数配置、图像数据的读取与预处理操作、基于传统图像处理技术的车牌候选区域快速粗定位、调用已训练好的卷积神经网络模型对候选区域进行精细识别与筛选、对最终确认的车牌区域执行几何校正与精确分割、以及处理结果的输出与可视化展示。