基于MATLAB的车牌自动识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的图像处理与神经网络技术，实现对车牌图像的预处理、区域定位和字符分割。系统依次进行灰度化、滤波和对比度增强，结合边缘检测与形态学操作精准提取车牌区域，最后通过投影法完成字符分割。

详 情 说 明

基于图像处理与神经网络的车牌自动识别系统

项目介绍

本项目是一个集成了传统图像处理技术与现代神经网络的车牌自动识别系统。系统通过对输入的车辆图像进行多阶段处理，最终输出准确的车牌号码文本。核心技术包括图像预处理、车牌定位、字符分割与神经网络识别，具有良好的鲁棒性与实用性。

功能特性

• 车牌图像预处理：对原始图像进行灰度化、噪声滤波、对比度增强等操作，提升图像质量
• 车牌定位：基于边缘检测与形态学操作，准确提取图像中的车牌区域
• 字符分割：利用投影法与连通域分析技术，对车牌字符进行精确分割
• 字符识别：采用训练好的神经网络模型，对单个字符进行分类识别
• 结果输出：整合识别结果，输出完整车牌号码，并提供车牌区域标注的可视化图像

使用方法

1. 准备包含清晰车牌区域的车辆图像（建议分辨率不低于640×480）
2. 运行主程序，选择或输入待识别图像路径
3. 系统自动执行预处理、定位、分割与识别流程
4. 查看输出的车牌号码文本及标注识别区域的可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与控制中心，承担以下关键功能：协调各模块间的数据流通与执行顺序，实现从图像输入到结果输出的完整流程；提供用户交互界面，接收图像输入指令并展示最终识别结果；同时集成图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等核心算法的调用逻辑，确保系统高效稳定运行。