MATLAB自适应对比度增强的车牌识别图像优化模块

资 源 简 介

该MATLAB模块专为车牌识别系统设计，通过智能分析图像中的车牌区域，自动优化对比度以增强字符与背景的区分度，从而大幅提升后续字符识别的准确率和图像质量。

详 情 说 明

车牌识别图像增强系统 - 自适应对比度增强模块

项目介绍

本项目是一个专门针对车牌识别系统图像预处理阶段设计的自适应对比度增强模块。该模块通过智能化的图像处理算法，有效提升车牌区域图像的视觉效果和质量，特别适用于光照不均、雾天、夜间等低对比度环境下的车牌图像预处理。系统能够自动分析输入图像中的车牌区域，针对性地调整图像对比度，使车牌字符与背景区分更加明显，从而显著提高后续字符识别算法的准确率。

功能特性

• 自适应对比度调整：智能检测车牌区域，根据图像特性自动选择最佳增强策略
• 多算法融合：结合直方图均衡化、自适应直方图均衡化和CLAHE算法优势
• 参数可配置：支持增强强度和区域块大小等参数灵活调整
• 全面输出：提供增强后的图像文件、统计对比报告和直方图可视化图表
• 场景适应性强：专门优化针对低光照、雾霾等恶劣条件的处理效果

使用方法

基本使用

将待处理的车牌图像放入指定输入目录，运行主程序即可获得增强结果。

参数配置

支持以下可选参数调整：

• 对比度增强强度系数：取值范围0.1-2.0，默认值为1.0
• 区域块大小：用于局部对比度优化的分块尺寸，默认8×8像素

输入要求

• 标准RGB彩色车牌图像（JPG/PNG格式）
• 推荐分辨率不低于640×480
• 或已灰度化处理的车牌区域图像（单通道，8位深度）

输出内容

• 对比度增强后的车牌图像（保持原尺寸和格式）
• 增强前后对比度指标对比报告（包含均值、标准差等统计量）
• 可选的直方图变化可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了整个图像增强流程的核心功能，包括图像读取与格式验证、自适应对比度增强算法的选择与执行、基于CLAHE技术的局部对比度优化处理、增强效果的量化评估与统计报告生成、处理结果的可视化输出以及增强后图像的保存与导出。该文件通过协调各个子功能模块，完成从输入到输出的完整处理流水线。