基于神经网络的车牌识别与定位系统

资 源 简 介

本项目是一个基于MATLAB平台开发的自动车牌识别系统，主要用于从各类交通场景图像中精准提取并识别车牌信息。系统的核心流程分为四个主要阶段：首先是图像预处理阶段，通过灰度化、中值滤波去噪以及直方图均衡化增强图像对比度，为后续处理打下基础；其次是车牌定位阶段，结合Sobel算子边缘检测技术与数学形态学操作（如闭运算、膨胀和腐蚀），利用车牌的几何特征和纹理特征从复杂的车辆背景中快速锁定并裁剪出车牌区域；接着是字符分割阶段，通过投影法字符切割算法或连通域标记法，将定位出的车牌图像进行去边框和倾斜校正处理，随后将

详 情 说 明

基于神经网络的一体化车牌识别与定位系统

项目简介

本项目是一个基于 MATLAB 平台开发的自动化车牌识别系统。它实现了从原始交通场景图像输入到最终字符输出的完整全流程处理。系统综合运用了数字图像处理技术、数学形态学以及人工神经网络，经过图像预处理、车牌精确定位、字符切割以及神经网络分类识别等步骤，旨在为智能交通和安防管理提供一套高效的自动化方案。

主要功能特性

• 智能图像交互：支持通过图形界面交互式选择多种格式（JPG, PNG, BMP）的车牌图像。
• 鲁棒性预处理：集成灰度化、中值滤波去噪及直方图均衡化，有效提升了在不同光照条件下的图像质量。
• 多特征定位：结合边缘检测与数学形态学，利用车牌的几何比例特征，在复杂背景中快速锁定目标。
• 自动字符分割：通过自适应二值化与垂直投影算法，实现字符的精准分离与尺寸归一化。
• 动态神经网络识别：内置多层反向传播（BP）神经网络，能够通过特征学习实现对汉字、字母和数字的分类识别。
• 可视化反馈：完整展示处理过程中的各个中间结果，包括边缘检测图、定位图、字符序列和最终识别字符串。

系统逻辑流程

系统按照以下六个核心逻辑阶段执行任务：

1. 图像读入与初始化：系统启动后首先清理工作环境，并调用文件选择对话框让用户指定待处理图像。
2. 多步预处理：

* 灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像，减少后续计算量。 * 去噪处理：利用 3x3 中值滤波器滤除图像中的脉冲噪声，保护边缘。 * 对比度增强：通过直方图均衡化拉伸图像亮度分布，使车牌特征更明显。

1. 车牌区域定位：

* 边缘检测：利用 Sobel 算子捕捉水平方向的变化，提取车牌字符的频繁纹理边缘。 * 形态学处理：通过矩形结构元素的闭运算连接文字纹理，利用膨胀和填充操作形成完整的车牌区域块。 * 几何筛选：基于连通域分析，计算所有候选区域的宽高比（设定在 2 到 6 之间）和面积，筛选出真实的车辆号牌区域。

1. 字符分割阶段：

* 二值化与修剪：对裁剪出的车牌进行自适应二值化处理，并通过内缩操作去除车牌框线的干扰。 * 投影定位：计算垂直方向的像素投影，根据波峰和波谷确定字符间的间隙位置。 * 归一化处理：将每一个分割出来的字符子图统一调整为 32x16 像素大小，确认识别阶段的输入一致性。

1. 字符识别（BP神经网络）：

* 模型构建：系统定义了一个包含 100 和 50 个神经元的双隐层前馈神经网络。 * 即时训练：为了演示完整性，系统通过在后台绘制字符库并提取特征，现场构建包含数字、字母及常用省份简称的训练集并进行训练。 * 特征匹配：将分割出的字符像素矩阵展平为特征向量输入网络，通过前向传播计算得出概率最大的目标字符。

1. 结果输出：在图形窗口中分步展示预处理、边缘定位、车牌截图及字符序列，并以醒目的字体标注最终识别的完整号码。

技术要点与算法分析

• Sobel 算子：用于利用像素梯度的变化定位字符密集的纹理区域。相比其他算子，它对车牌这种具有规律水平纹理的目标有更好的检测效果。
• 数学形态学工具：通过 imclose（闭运算）和 imfill（填充）技术，将离散的字符边缘合成一个整体，这是定位逻辑的关键。
• 垂直投影法：这是一种非重叠字符分割的经典算法，通过统计每一列的像素和，能够非常有效地处理车牌这种排列整齐的字符集。
• BP 神经网络：采用了多层感知器结构，利用梯度下降法进行训练。系统将 32x16 像素的二维信息转换为 512 维的输入向量，使网络能够识别复杂的汉字和英文字符特征。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必需工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)、深度学习/神经网络工具箱 (Deep Learning Toolbox)。
• 硬件资源：普通桌面级 CPU 即可完成秒级识别，至少 4GB RAM。

使用指南

1. 启动 MATLAB 并在当前目录下放置脚本文件。
2. 运行程序，在弹出的文件选择器中挑选一张清晰且光照均匀的车辆正面/侧面照片。
3. 观察处理窗口中的各个子图，验证边缘检测与字符分割是否准确。
4. 程序结束后，命令行输出窗口和结果图片右下方将显示最终提取出的车牌号码。