基于MATLAB的全场景车牌自动识别系统

资 源 简 介

该项目是一个集图像截取、几何变换与模式识别于一体的综合性MATLAB项目，旨在解决复杂背景下的车辆身份自动确认问题。整个流程分为四大核心模块：第一是图像预处理，通过直方图均衡化和去噪处理提升图像质量；第二是车牌定位，利用车牌特有的纹理特征与颜色空间模型确定目标区域，结合形态学腐蚀与膨胀剔除干扰项；第三是字符分割，采用二值化后的垂直投影法精确捕捉字符边界，并将每个字符独立导出；第四是字符识别，将提取出的字符特征与预设的字符库进行互相关运算或通过分类器进行判别。该系统特别设计了对光照变化和轻微磨损车牌的鲁棒性

详 情 说 明

基于MATLAB的全场景车牌自动识别系统

本项目是一个基于MATLAB开发的综合性图像处理系统，旨在通过计算机视觉技术实现对车辆车牌的自动定位、分割与识别。系统集成了图像增强、颜色空间变换、形态学处理及模板匹配等多种算法，能够有效处理复杂背景下的车牌识别任务。

1. 项目介绍

本系统模拟了从原始图像输入到最终文字结果输出的完整识别流程。其核心设计目标是提高车牌识别在不同光照条件和干扰环境下的准确性。系统逻辑紧凑，包含了从底层像素处理到高层模式识别的完整闭环，适用于智能停车、交通监控等静态或半动态应用场景。

2. 功能特性

全流程自动化：从图像读取、模拟合成到字符输出，无需人工干预。

环境适应性：通过直方图均衡化和中值滤波处理，能够抵御光照不均和图像噪点。

鲁棒的定位策略：结合HSV颜色提取与形状特征筛选，可准确捕捉蓝色背景车牌。

高精度分割：利用垂直投影法精确剥离字符，并对分割后的字符进行规格化处理。

跨平台模板生成：内置动态字符库生成功能，支持数字、英文字母及部分中文字符的识别。

3. 系统要求

软件环境：MATLAB R2016b 及以上版本。

关键工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

可选组件：Computer Vision Toolbox（用于字符模板的快速渲染，若缺失则自动切换至通用绘图模式）。

4. 核心功能实现逻辑

系统按照以下五个逻辑阶段执行操作：

图像载入与初始化：系统首选加载外部采集的jpg图像；若指定文件不存在，系统将自动触发合成引擎，生成一张包含复杂噪声、运动模糊及特定蓝色背景的模拟车牌图像。

图像预处理：通过灰度化将三通道图像降维。利用直方图调节技术（imadjust）强化对比度，使文字与背景的区分度扩大，随后采用3x3中值滤波器消除孤立噪点，保持边缘清晰。

车牌区域定位：系统转换至HSV颜色空间，针对中国常见的蓝色车牌，设定Hue（色调）、Saturation（饱和度）、Value（亮度）的阈值范围进行初步提取。随后通过矩形结构元素执行膨胀、孔洞填充和腐蚀操作，使散碎的区域凝聚。最后根据车牌的宽高比特征（2到5倍之间）从多个候选区域中剔除干扰项，精确定位车牌矩形。

字符分割与归一化：将截取的车牌图像进行二值化，并自动判断文字极性（确保文字为白色，背景为黑色）。通过垂直投影算法计算每一列的像素和，识别波峰与波谷以确定字符边界。每个字符被独立裁剪后，统一缩放至48x24像素的标准化尺寸。

字符识别：系统构建了一个包含0-9、A-Z及数个省份简称的模板库。对于每一个待识别字符，使用二维互相关运算（corr2）将其与库中所有模板进行比对，取相关系数最高者作为识别结果。

5. 关键算法与实现细节分析

中值滤波：与均值滤波不同，中值滤波器利用窗口内像素的中值代替中心值，能够在去除脉冲噪声的同时保护车牌字符边界不被模糊。

HSV颜色模型应用：相比于RGB模型，HSV模型对光照波动的敏感度较低。通过限制H分量在0.55-0.72之间，系统能稳定地在复杂背景中锁定蓝色车牌区域。

形态学级联操作：项目利用闭运算策略（先扩张后收缩）来连接车牌内的字符区域，使其形成一个连通的整体，方便后续通过几何比例属性进行筛选。

垂直投影分割：这是处理排列整齐字符的经典算法。系统不仅利用投影定位左右边界，还加入了宽度阈值判断，有效剔除了由边框或铆钉引起的窄条干扰。

互相关模板匹配：作为一种基础但稳定的识别手段，它通过计算两阵列之间的统计相关性来判断相似度，对于轻微磨损、变形的字符具有一定的容错能力。

可视化输出：系统在处理流程中生成多图表可视化界面，从原始图、定位图到最后的识别文本，提供了完整的中间过程监控。