基于MATLAB的高精度车牌识别系统

资 源 简 介

该系统是一个基于MATLAB环境开发的高精度车牌识别方案，旨在实现对车辆图像中车牌信息的自动化提取与识别。其核心功能涵盖了从图像预处理到最终字符识别的全过程。首先，系统对输入的车辆照片进行预处理，包括灰度化处理、中值滤波去噪以及直方图均衡化以增强对比度，确保车牌区域在各种光照条件下都能清晰可见。随后，利用边缘检测技术结合形态学操作准确定位车牌所在的矩形区域，并进行倾斜校正，修正拍摄角度引起的变形。定位成功后，系统进入字符分割阶段，通过寻找图像直方图的波谷或利用连通域标记法，将车牌上的每一个汉字、字母和数字

详 情 说 明

基于MATLAB的高效车牌识别系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB环境开发的高效车牌识别系统，旨在通过数字图像处理技术实现对车辆图像中车牌字符的自动化定位、分割与识别。该系统集成了多种经典的图像处理算法，能够处理不同光照和拍摄角度下的车牌照片，并最终以文本形式输出车牌号码。该系统不仅具备实际应用价值，如智能停车管理、交通监控等场景，同时也为计算机视觉初学者提供了极佳的算法实践参考。

功能特性

1. 图像预处理：通过灰度化、去噪和对比度增强，显著提升原始采集图像的质量。
2. 自动化定位：结合边缘检测与形态学操作，从复杂的背景中精准锁定车牌区域。
3. 智能倾斜校正：利用Radon变换检测偏转角度并进行旋转补偿，解决拍摄角度偏移问题。
4. 精确字符分割：基于垂直投影法，将车牌中的汉字、字母和数字精确切分为独立子图。
5. 模板匹配识别：通过计算相关系数，将分割出的字符与生成的标准字符库进行比对，实现快速识别。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)。
3. 输入要求：支持多种格式（.jpg, .png, .bmp）的车辆正面或侧面照片。

实现逻辑与详细功能说明

系统的运行流程由以下六个核心阶段组成：

1. 图像读取与载入

系统启动后会弹出文件选择对话框，允许用户手动选择待识别的车辆图片。载入图像后，系统将其转化为易于处理的矩阵格式。

2. 多步图像预处理

为了消除光照不均和传感器噪声的影响，系统依次执行以下操作：

• 灰度化处理：利用加权平均法将彩色RGB图转换为灰度图。
• 中值滤波：采用3x3窗口执行中值滤波，有效去除孤立的椒盐噪声，同时保留文字边缘。
• 直方图均衡化：自动调整图像直方图分布，增强车牌与背景之间的对比度。

3. 车牌定位算法

该阶段是系统的核心之一，主要步骤包括：

• 边缘检测：使用Sobel算子提取图像的垂直边缘，捕捉车牌字符垂直特征。
• 形态学闭运算：使用矩形结构元素执行膨胀、腐蚀和孔洞填充，使车牌区域连通成闭合矩形。
• 候选区域筛选：计算图像连通域的几何特征，根据车牌的宽高比（设定在2到5.5之间）及面积阈值，从众多区域中筛选出面积最大的目标。

4. 基于Radon变换的倾斜校正

针对非垂直拍摄导致的图像扭曲，系统执行以下校正：

• 对二值化后的车牌区域进行Radon变换，计算不同角度上的投影能量。
• 寻找能量值最大的索引以确定倾斜角度，并使用双线性插值算法执行旋转补偿。

5. 字符分割技术

系统将校正后的车牌图像转换为二值图，并执行：

• 边缘噪声清理：清除与边框相连的干扰项。
• 垂直投影：统计每一列的白像素数量，根据波峰波谷寻找字符间的断点。
• 逻辑过滤：系统会检查每个分割块的宽高比和高度占比，过滤掉细小的噪点和边框残余，最终提取出7个标准字符子图。

6. 字符识别模块

这是系统的输出环节，具体实现逻辑如下：

• 自建模板库：系统内置了一个辅助函数，通过在不可见画布上绘制标准字体（Consolas）并捕捉图像，动态生成0-9和A-Z字符的二值化模板。
• 相关性计算：对于分割出的每个字符（除首位汉字执行演示性固定识别外），系统利用corr2函数计算其与模板库中每个字符的相关系数。
• 匹配输出：选取相关系数最大的模板所对应的字符作为识别结果。

关键算法详解

• Sobel算子：用于突出图像中的垂直高频细节，对于车牌这种垂直纹理丰富的物体具有很强的敏感性。
• Radon变换：一种将二维图像投影到径向坐标系的技术，在检测直线方向和计算图像倾斜角方面表现极为稳定。
• 2D相关系数 (corr2)：相比于简单的像素点差值，相关系数能更好地衡量两个图像形状的相似度，具有一定的抗轻微变形能力。
• 垂直投影法：利用字符与背景在像素密度上的巨大差异，将复杂的二维分割问题转化为一维序列的切分问题，简单且高效。