基于MATLAB的汽车车牌识别系统

资 源 简 介

该项目旨在MATLAB环境下开发一套完整的汽车车牌自动识别方案，实现了从原始图像输入到最终文字结果输出的全流程处理。 系统首先通过图像预处理模块对输入的彩色车辆图像进行灰度化处理、中值滤波去噪以及直方图均衡化增强，以提高图像的质量并突出车牌的对比度。 在车牌定位阶段，利用Sobel算子进行边缘检测，并结合形态学闭运算和开运算来连接断裂的边缘并滤除细小噪声，通过寻找符合车牌长宽比特征的连通区域来精确锁定车牌位置。 在字符处理阶段，对定位出的车牌进行二值化处理和倾斜校正，随后利用垂直投影法或连通域标记算法将具

详 情 说 明

基于MATLAB的汽车车牌识别系统

项目介绍

本系统是在MATLAB环境下开发的一套完整的汽车车牌自动识别方案。该项目通过计算机视觉和图像处理技术，实现了从原始车辆图像输入到最终文字结果输出的全流程处理。系统能够有效应对图像质量欠佳、噪点干扰等问题，通过精确的算法组合锁定车牌位置并提取字符信息。该系统在智能交通管理、自动化停车场、道路违法监控等实际场景中具有极高的应用参考价值。

功能特性

• 自适应图像获取：支持读取本地图像文件，并内置了模拟图像生成功能，在缺失外部素材时可自动生成标准测试图像。
• 综合图像增强：集成灰度化、中值滤波去噪及直方图均衡化等多重预处理手段，显著提升图像质量。
• 精准定位算法：结合Sobel算子边缘检测与形态学闭/开运算，通过连通域长宽比筛选，实现车牌区域的精准锁定。
• 字符分割技术：采用自适应二值化与垂直投影法，实现汉字、字母和数字的独立分割。
• 可视化流程展示：系统通过多图层对比，直观展示原始图像、边缘检测、形态学处理及最终定位分割的每一步中间结果。

使用方法

1. 确保安装了MATLAB环境以及图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
2. 将待识别的汽车照片放置在工作目录下，并统一命名成指定格式。
3. 运行主函数。
4. 程序将自动弹出处理流程窗口，并在命令行窗口输出最终识别的车牌号码。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：无特殊限制，能够运行MATLAB的基础配置即可。
• 核心库：需要安装 Image Processing Toolbox。

详细实现逻辑

系统的核心处理流程分为五个主要阶段，所有逻辑均在代码中得以完整实现：

1. 图像预处理

系统首先将输入的RGB彩色图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。随后应用3x3模板的中值滤波去除图像中的随机噪声，并利用直方图均衡化技术拉伸对比度，使车牌区域与车身背景差异更加显著。

1. 车牌区域定位

首先利用Sobel算子进行垂直方向的边缘检测，提取出车牌字符频繁变化的边缘特征。接着使用矩形结构元素进行形态学闭运算，将断裂的边缘连接成块，并辅以开运算剔除细小噪点。通过填充孔洞后，利用连通域标记算法提取所有候选区域，并基于车牌典型的长宽比（代码中设定为2至6之间）及面积阈值，过滤掉非车牌区域。

1. 字符预处理

对切割出的车牌图像进行二次处理。使用自适应阈值方法进行二值化，确保在光照不均的情况下仍能保持字符连贯。随后执行反色处理，使字符呈现白色而背景为黑色，最后通过小面积区域剔除法精简噪点，为分割做准备。

1. 字符定位与分割

系统采用垂直投影算法扫描车牌二值图。通过统计每一列的像素之和，找到像素分布的波峰与波谷，从而确定每个字符的左右边界。针对宽度过小的伪字符区域进行过滤，最终将车牌划分为独立的字符图像块。

1. 字符识别与输出

系统将分割出的字符统一缩放至固定尺寸（40x20像素），以便进行标准化比对。通过预设的模板库或匹配逻辑，结合相关系数算法或形状分析，得出最终的识别文字，并以红色粗体形式在GUI界面下方展示识别出的完整车牌字符串。

关键函数与算法说明

• 灰度变换与增强：利用提供的标准灰度化算法，并配合直方图处理公式，解决了光照条件对识别率的影响。
• Sobel边缘算子：专门针对车牌字符垂直纹理丰富的特性进行优化。
• 形态学处理（imclose/imopen）：通过不同尺寸的矩形结构元素，完美解决了车牌字符间的缝隙连接及环境干扰滤除问题。
• Regionprops分析：基于几何特性的区域筛选算法，是定位成功的关键。
• 垂直投影分割：一种简单且高效的字符提取方案，能有效处理字符间的横向间隙。
• 归一化重采样（imresize）：确保了不同距离拍摄的车牌在识别阶段具有一致的特征维度。