基于图像处理的车牌识别与字符分割提取系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的图像分割与车牌字符提取系统。主要功能包括：通过灰度化和中值滤波对输入的原始车辆图像进行预处理，以消除光照不均和环境噪声干扰；利用边缘检测算子（如Sobel或Canny）结合闭运算、开运算等形态学操作提取车牌区域的几何特征；通过颜色空间模型（如HSV）对车牌背景颜色进行辅助校准，实现车牌的精确自动定位与校正；应用二值化处理和跳变点检测算法对定位到的车牌进行水平与垂直投影分析，从而实现单个字符的精准切割与提取；最后通过建立标准字符库并采用模板匹配或特征向量提取的方法，对分割出的字符进行归

详 情 说 明

基于MATLAB的图像分割提取算法（车牌识别系统）

项目介绍

本项目实现了一套完整的自动车牌识别（LPR）系统。通过结合经典的数字图像处理技术，该系统能够从复杂的背景中定位车牌，并精确地分割和识别出车牌号码。系统涵盖了从图像预处理、边缘检测、颜色校正到字符匹配的全流程算法实现，具有较强的教学参考价值和实际应用潜力。

功能特性

• 多源输入支持： 支持本地图像读取（JPG、PNG、BMP、TIFF）及系统自动生成的演示样本图像。
• 混合定位方案： 融合了Sobel边缘特征与HSV颜色空间模型，能有效锁定蓝色背景的中国标准车牌。
• 动态预处理： 采用中值滤波去噪和自适应二值化技术，提升在不同光照条件下的鲁棒性。
• 精准字符分割： 利用水平与垂直双向动态投影算法，自动消除车牌边框干扰并切割单个字符。
• 自动模板生成： 内置字符渲染函数，可动态生成涵盖数字、英文字母及常用地名汉字的标准化模板库。
• 可视化分析： 程序运行过程中会全流程展示处理效果，包括灰度图、拓扑形态、定位结果及字符切割细节。

系统要求

• 软件环境： MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱： 必须安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 字体库： 系统需支持“黑体”（SimHei）以确保字符模板的正确渲染。

使用方法

1. 启动MATLAB，将当前工作路径设置为该程序所在的文件夹。
2. 在命令行窗口输入主函数命令运行程序。
3. 在弹出的文件选择对话框中，选择一张包含车辆车牌的图片（图片需光照适中，车牌可见）。
4. 若取消选择，系统将自动进入“演示模式”，生成一张模拟的蓝底白字车牌图像进行识别演示。
5. 程序将依次弹出图像处理流程窗口，并在运行结束后通过弹出框和命令行输出最终识别的车牌号码。

实现逻辑与核心算法说明

系统的主处理流程分为以下五个核心环节：

1. 图像预处理与强化 首先将采集到的彩色图像转化为灰度图，应用[3x3]的中值滤波算子滤除环境高频噪声，为后续的特征提取提供平滑的底图。

2. 车牌区域初步定位 利用Sobel算子进行边缘检测，捕捉车牌字符产生的密集垂直边缘。通过矩形结构元素（5x18）进行形态学闭运算，将支离破碎的边缘像素点连接成连通域。接着进行孔洞填充和面积过滤，保留具备典型车牌几何特征的候选区域。

3. 颜色校正与逻辑融合 基于HSV颜色模型对原图进行扫描，提取满足蓝色色调（H）、饱和度（S）及亮度（V）阈值的像素点。将颜色掩膜与形态学掩膜进行逻辑“与”运算，进一步排除路标、建筑物等非车牌干扰项。

4. 字符定位与几何筛选 利用区域属性提取功能获取所有连通域的长宽比和面积。系统设定长宽比介于2至5之间作为初筛标准，并在符合条件的候选框中选取面积最大的区域作为最终车牌位置，随后对其进行裁剪和自适应二值化。

5. 投影分割与模板匹配

• 水平投影： 统计行方向像素密度，自动剥离车牌上下边缘。
• 垂直投影： 利用跳变点检测算法确定字符的左、右边界，针对标准7位车牌进行切割。
• 匹配识别： 将分割出的单个字符统一缩放至[40x20]像素。系统通过计算待测字符与标准字符库（包含数字、字母、京/苏/豫/鲁等汉字）之间的二维相关系数（corr2），选取相关性得分最高的结果作为最终识别输出。

关键子函数实现细节

• 模板生成模块： 采用非可见图层渲染技术，动态生成字符图像并进行归一化处理，避免了外部图片库缺失导致系统失效的问题。
• 模拟样本生成器： 在缺失真实数据时，能模拟出具备高斯噪声、蓝底白字特征的高质量仿真车牌，用于系统闭环测试。