基于颜色定位与形态学处理的车牌识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB软件环境，实现了一套针对彩色图像的车牌自动定位与识别系统。 系统首先通过读取车辆图像，利用RGB颜色模型或HSV空间下的颜色分布规律（如常见的蓝底白字或黄底黑字车牌）进行颜色过滤，初步锁定候选区域。 随后，程序应用形态学运算（包括膨胀、腐蚀、闭运算等）来消除背景干扰并连接断裂的目标区域。 核心算法通过连通域分析、区域形状特征及长宽比过滤，实现车牌的精确矩形定位与纠偏。 在识别阶段，系统对定位出的车牌进行二值化处理，并利用垂直投影法及连通分量法实现字符的精准分割。 最后，采用基于模板匹

详 情 说 明

基于颜色定位与形态学处理的MATLAB车牌识别系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB开发的自动化车牌定位与识别系统。系统综合运用了图像处理中的颜色空间转换、形态学运算、连通域分析以及模板匹配等核心技术。该系统能够从复杂的车辆背景图像中准确提取车牌区域，并将车牌上的汉字、字母和数字进行分割与自动识别。

本系统特别针对中国常见的蓝底白字车牌进行了算法优化，具备较强的鲁棒性和准确性，适用于智能交通管理、停车场自动出入库等应用场景。

功能特性

1. 多维度颜色定位：利用HSV色彩空间对蓝色调进行高精确度提取，有效抵抗光照强度变化对定位的影响。
2. 复合形态学处理：集成闭运算、开运算及孔洞填充技术，能够有效连接断裂区域并滤除背景杂质。
3. 智能区域筛选：基于车牌固有的长宽比特征和面积阈值进行逻辑过滤，排除非车牌矩形干扰。
4. 自适应二值化与校正：采用自适应阈值分割技术处理车牌图像，并自动检测极性，确保字符区域始终为高亮状态。
5. 精准字符分割：结合垂直投影法与连通分量分析，通过高度比例过滤和水平位置排序，实现字符的精确提取。
6. 相关性模板匹配：采用二维相关系数法进行特征比对，实现对汉字、字母及数字的稳定识别。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件要求：标准PC即可运行，建议配置至少8GB内存以保证可视化显示的流畅度。

算法实现详解

系统的核心逻辑严格遵循以下处理流程：

1. 图像输入与模拟测试环境

系统首先加载车辆图像。若检测到工作目录缺少特定输入图像，系统将自动生成一个包含蓝色车牌特征的模拟图像。该模拟图像包含灰色背景与标准蓝色车牌区域，以确保系统逻辑在任何环境下都能完成闭环演示。

2. 颜色提取定位 (HSV空间)

系统将原始RGB图像转换为HSV色彩空间。由于HSV空间中色调（H）与亮度（V）分离，系统设定色调范围在0.55至0.70之间，饱和度（S）大于0.4，亮度（V）大于0.3，从而精准锁定蓝色车牌所在的候选掩膜区域。

3. 形态学后处理

为了消除掩膜中的噪声并合并车牌内的字符区域，系统依次执行以下操作：

• 使用[5, 15]矩形结构元素进行闭运算，将散落的字符连成一个实体块。
• 使用[5, 5]矩形结构元素进行开运算，剔除细小的孤立噪声点。
• 执行填充操作，补全区域内部可能存在的孔洞，形成完整的车牌连通域。

4. 连通域特征过滤

系统对形态学处理后的二值图进行属性提取。根据中国车牌的标准几何特征，系统设定了长宽比在2.0至5.0之间、且面积大于1000个像素点的过滤准则。在所有符合条件的区域中，系统选取面积最大的区域作为最终的车牌定位目标。

5. 字符预处理与标准化

定位出的车牌子图被转化为灰度图，随后通过自适应二值化算法转换为二值图像。系统会智能检测黑白像素占比：若背景为白色，则自动进行反色处理，确保字符显示为白色（逻辑1），背景为黑色（逻辑0）。最后，利用面积开运算去除图像中残留的微小噪点。

6. 字符分割算法

系统通过以下步骤实现单个字符的提取：

• 识别连通分量并筛选高度超过车牌总高度40%的有效区域。
• 根据各连通域在水平轴（X坐标）的位置进行升序排序，确保识别顺序符合车牌读写习惯。
• 将每个分割出的字符图像统一缩放为40x20像素的标准尺寸，为模板匹配做好准备。

7. 模板匹配识别机制

系统维护一个包含汉字（如“苏”）、字母（如“A”）和数字（0-9）的特征库。识别阶段，系统计算分割出的字符图像与库中每个模板之间的二维相关系数（corr2）。得分最高对应的模板字符即被确定为该位字符的识别结果，最终汇总输出完整的车牌号码。

使用方法

1. 将所有系统代码文件置于MATLAB当前工作路径下。
2. 若有待识别的真车照片，请命名为 car.jpg 存放在同目录下；若无此文件，系统将自动切换至模拟模式。
3. 在MATLAB命令行窗口输入该系统的启动函数指令并回车。
4. 系统将分阶段弹出可视化界面，展示从原始图像、颜色提取、形态学处理、车牌定位、二值化到字符分割的全过程。
5. 最终识别结果将动态显示在可视化窗口的最后位置，并在命令行窗口同步输出。