基于数字图像处理的自动车牌识别系统

资 源 简 介

该项目通过MATLAB开发了一套完整的自动车牌识别流程，旨在实现对车辆图像中车牌信息的快速定位与准确提取。系统首先对采集到的原始彩色图像进行预处理，包括色彩空间转换、高斯平滑滤波以消除噪声，以及直方图均衡化以增强对比度。核心功能分三个主要阶段：第一阶段是车牌定位，程序利用Sobel算子进行边缘检测，结合形态学闭运算和开运算连接断裂边缘并去除小噪声点，根据车牌的几何特征（如长宽比和面积）锁定目标区域；第二阶段是字符分割，通过对定位后的车牌进行倾斜校正和二值化处理，利用垂直投影法结合连通域标记技术，将车牌中的

详 情 说 明

基于数字图像处理的自动车牌识别系统

本项目实现了一套完整的自动车牌识别（ALPR）流程，通过MATLAB环境集成了图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割及字符匹配等关键技术，能够从复杂背景中提取并识别车辆牌照信息。

项目功能特性

系统具备模拟数据生成能力，可自动构建包含车牌特征的样本图像进行演示。 全流程自动化方案，涵盖了从原始图像到最终文字输出的每一个步骤，无需人工干预。 鲁棒的定位算法，利用垂直边缘检测与几何约束相结合的方式锁定车牌。 精确的校正与分割，采用Radon变换解决图像倾斜问题，并通过垂直投影精确切分字符。 灵活的匹配机制，支持汉字与英数字符的分类匹配，提升识别准确率。

系统要求

环境要求：MATLAB R2016b 或更高版本。 工具箱需求：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。 字体要求：系统需安装宋体（SimSun）和等宽字体（Consolas）以支持模拟模板的生成。

详细功能实现逻辑

1. 图像预处理阶段：

程序首先将采集到的色彩图像转换为灰度图，以减少计算量。随后应用高斯滤波平滑图像，滤除高频噪声干扰。最后通过直方图均衡化技术拉伸对比度，使车牌区域与背景的界限更加分明。

1. 车牌区域定位：

利用Sobel算子执行垂直方向的边缘检测，因为车牌区域通常具有密集的垂直纹理。通过矩形结构元素的形态学闭运算，将碎片化的边缘连接成矩形区域。在填充孔洞并去除小面积干扰点后，系统通过长宽比过滤逻辑筛选目标，识别出宽高比在2.0至5.0之间且面积达到阈值的连通域作为车牌ROI。

1. 倾斜校正处理：

针对定位到的车牌图像，利用Radon变换检测图像中字符边缘的倾斜角度。通过旋转补偿算法将倾斜的车牌调整至水平姿态，这为后续的精确分割奠定了基础。

1. 字符分割阶段：

对校正后的车牌进行二值化处理，并通过垂直方向的像素和统计去除上下边框的干扰。随后采用垂直投影法，计算每一列像素的直方图分布，根据波谷和波峰确定字符的左右边界。分割出的各字符会被归一化为固定的40x20像素大小。

1. 字符识别与匹配：

系统动态创建一个包含汉字、字母和数字的模板库。匹配过程中，将分割出的字符逐一与模板进行二维相关系数计算。第一位字符限定在汉字库中匹配，其余位则在英数字库中寻找相关性最高的匹配项，最终输出识别字符串及其置信度。

1. 结果展示界面：

系统通过多子图的可视化窗口，实时呈现处理过程中的关键中间产物，包括边缘检测图、定位校正图、二值化车牌以及分割后的字符序列，直观地展示识别逻辑。

关键函数与算法分析

Sobel算子边缘检测：通过计算像素点的梯度强度，显著提取车牌字符的轮廓信息，由于车牌字符呈现纵向分布，垂直边缘检测比水平方向更有效。 形态学闭运算：使用特定大小（5x20）的矩形模板，有效填补了字符间的纵向空隙，使车牌整体形成一个完整的块状区域。 Radon变换：该算法在0到179度范围内搜索投影峰值，是处理车牌偏转问题的高效数学工具，能准确推导出旋转偏移角。 垂直投影分割逻辑：基于车牌区域白字像素的垂直累加分布，通过判断阈值进入和退出状态来确定字符区间，能够适应不同字数的牌照。 二维相关系数（corr2）：作为字符识别的核心算法，通过衡量两幅图像之间像素分布的相似度，实现了一种简单而高效的模式匹配，对轻微形变具有一定的容忍度。