基于MATLAB的车牌定位与字符分割系统

资 源 简 介

该项目通过MATLAB软件实现对车辆图像中车牌的自动化提取与字符切割。 整个算法流程包含图像预处理、车牌精确定位、倾斜校正及字符分割四个核心阶段。 首先对输入的原始彩色图像进行灰度化变换、对比度增强及中值滤波处理，以消除拍摄过程中的光照噪声。 随后利用Sobel边缘检测算子捕捉车牌特征，并结合形态学闭运算和腐蚀膨胀操作，填充车牌内部孔洞并连接断裂特征，通过连通域分析筛选出符合几何特征的车牌区域。 在分割阶段，算法针对定位后的车牌二值化图象，采用垂直投影法及波谷检测技术，依据字符间隙的像素特征精准切分车牌。

详 情 说 明

基于MATLAB的高效车牌定位与字符分割系统

项目介绍

本系统是一款专门用于自动化车辆图像处理的工具，旨在通过数字图像处理技术实现车牌区域的精准定位以及字符的独立分割。系统集成了从图像读取、质量增强、特征捕捉到几何分析的完整流水线，能够有效处理光照不均、背景复杂及噪声干扰等常见问题。该系统适用于智能交通、自动化泊车以及电子警察监控等场景，为后续的字符识别工作提供高质量的输入数据。

功能特性

1. 交互式图像读取：系统内置图形化选择界面，支持主流格式（JPG, PNG, BMP）的车辆图像导入。
2. 稳健的预处理机制：结合灰度变换、对比度拉伸与中值滤波，显著提升图像质量并降低拍摄噪声。
3. 组合式形态学定位：利用垂直边缘检测与形态学闭、开运算，能够精准封闭车牌区域并连接断裂特征。
4. 几何特征筛选：基于中国车牌的法定长宽比及面积约束，通过连通域分析自动识别目标区域，有效剔除干扰物。
5. 智能校正与去噪：提供车牌二值化、自适应阈值处理、铆钉去除以及自动边框切割功能。
6. 投影式字符分割：采用垂直投影算法与波谷检测技术，实现汉字、字母、数字的精准切分，并具备干扰点过滤与标准化输出能力。

使用方法

1. 启动系统后，程序将自动弹出文件选择对话框。
2. 从本地文件夹中选择一张包含清晰车牌的车辆照片。
3. 系统将自动分步骤展示处理结果：

- 第一阶段：显示原始图像与预处理后的灰度图。 - 第二阶段：展示初步定位的车牌预览图及其二值化处理效果。 - 第三阶段：绘制字符分布的垂直投影曲线，直观展示分割依据。 - 第四阶段：在新窗口中排列展示分割出的独立字符，并进行标准化缩放。

1. 处理完成后，命令行窗口将反馈检测到的有效字符数量。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱需求：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：支持图形显示的显示器，用于观察多阶段的处理效果。

核心逻辑与实现步骤

1. 图像预处理阶段

系统首先将彩色图像转换为灰度图，以消除颜色信息对边缘检测的影响。通过对比度增强处理（imadjust）扩大像素灰度级范围，使车牌边缘更清晰。最后应用3x3模板的中值滤波，在保留边缘的同时滤除高频点噪声。

1. 车牌区域定位逻辑

利用Sobel算子在垂直方向执行边缘检测，突出车牌中密集的垂直字符边缘。随后使用矩形结构元素执行闭运算，使散乱的字符边缘连接成块，并填充内部孔洞。通过腐蚀与膨胀的组合操作消除细小的环境干扰。定位核心在于连通域属性分析，系统遍历所有候选区域，计算其长宽比（设定在2至5之间）和总面积，以此精准锁定符合车牌几何特性的区域。

1. 二值化与边缘精修

对提取出的车牌子图进行自适应二值化处理，并通过反色操作确保字符在二值图中的像素值为1。系统引入面积过滤机制剔除车牌上方的铆钉及微小噪点。利用水平投影技术分析行的像素和，自动识别并裁剪上下边框，从而获取纯净的字符带。

1. 字符分割算法

系统对精剪后的车牌图执行垂直投影。通过计算每一列的白色像素总数，生成反映字符位置的投影曲线。系统设定阈值进行“波谷”检测，识别出字符段的起始与终止坐标。为了防止误判，逻辑中加入了宽度过滤，剔除过细或过宽的异常干扰块。

1. 结果标准化导出

针对分割出的每一个字符图像，系统将其统一缩放为40x20像素的标准化尺寸。这一步骤确保了无论原始车牌大小如何，输出的字符特征在几何尺度上是一致的，为后续进行字模匹配或深度神经网络识别提供了便利。

算法细节分析

• 边缘检测策略：算法特意选择垂直方向搜索，是因为车牌号码产生的垂直纹理比水平边框纹理更具有区分度。
• 形态学参数：采用矩形结构元素而非圆形，是为了更好地适应车牌的长方形轮廓特征。
• 分割稳健性：垂直投影法对字符间的空隙非常敏感，这使得算法能够处理包含汉字在内的各种字符布局，即使在环境光较暗的情况下，通过自适应二值化也能保持较高的分割成功率。