基于BP神经网络与形态学的车牌定位识别系统

资 源 简 介

该项目是一个全自动的车牌识别研究框架，完全基于MATLAB环境开发，涵盖了图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别四个关键核心阶段。在图像预处理环节，系统对输入的车辆图像进行灰度化处理，利用中值滤波技术去除传感器噪声，随后应用Sobel梯度算子进行边缘提取。定位阶段采用了基于形态学的闭运算和开运算，结合色彩特征和区域连通性分析，通过限定候选区域的长宽比例，成功地从复杂的背景中准确定位并剥离出车牌区域。在分割环节，系统会对定位结果进行二值化处理和倾斜校正，利用垂直投影直方图法确定各字符的像素边界位置，实现

详 情 说 明

基于BP神经网络与形态学的车牌自动定位分割及识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境开发的自动化车牌识别研究框架。系统利用数字图像处理技术与人工神经网络算法，实现从原始车辆图像中自动提取、分割并识别车牌字符的功能。该系统集成了图像增强、形态学运算、投影分析以及深度学习分类器，形成了一个闭环的车牌处理流程，适用于智能交通管理及自动停车系统等科研与应用场景。

功能特性

交互式文件加载：提供图形化界面，支持用户手动选择常见的图像格式进行处理。

鲁棒的预处理算法：结合中值滤波去噪与Sobel边缘检测，精准提取车辆及车牌的结构特征。

形态学精准定位：通过矩形结构元素的闭运算连接车牌区域，并结合连通域分析和几何比例筛选，有效剔除背景干扰。

投影式字符分割：利用垂直投影直方图法，结合去噪声和边界清理逻辑，将车牌字符精确切分为独立的个体。

BP神经网络识别：内置前馈神经网络架构，通过像素特征向量化的方式实现对数字、字母及汉字的分类识别。

可视化处理流程：系统运行过程中会动态展示每一步的处理结果，包括梯度图、定位图、分割后的单字符以及最终识别字符串。

使用方法

1. 启动环境：在MATLAB开发环境中打开主程序脚本。
2. 运行程序：点击运行按钮，系统将弹出文件选择对话框。
3. 选择图像：从本地文件夹中选择包含清晰车牌的车辆照片（支持JPG、PNG、BMP格式）。
4. 自动处理：系统将依次执行预处理、定位、分割和识别逻辑，无需人工干预。
5. 查看结果：处理完成后，屏幕将展示图像处理各阶段的对比图，并在弹窗和命令行中输出识别出的车牌号码。

系统要求

软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。

必备工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)、神经网络工具箱 (Deep Learning Toolbox/Neural Network Toolbox)。

硬件要求：标准计算机配置，建议内存4GB以上。

功能实现逻辑说明

1. 图像读取与预处理

系统首先通过交互界面获取图像路径。读入图像后执行灰度化处理，降低计算复杂度。随后应用 3x3 模板的中值滤波去除传感器噪声。最后通过 Sobel 算子进行双向边缘检测，提取图像的梯度信息，为后续定位奠定基础。

1. 车牌区域定位

定位算法基于形态学运算。系统使用 5x20 的矩形结构元素对边缘图执行闭运算，使断裂的车牌边缘连接成块。接着进行空洞填充以增强区域完整性，并利用 10x10 的结构元素进行开运算，消除零散的非车牌噪点。最后，系统对标记区域进行比例筛选，仅保留长宽比在 2.0 至 5.5 之间、且宽度在 50 至 500 像素范围内的候选区域，从而锁定车牌位置。

1. 字符预处理与校正

对定位到的车牌图像进行二值化处理，采用 Otsu 算法自动计算阈值。为了消除定位偏差导致的字符干扰，系统执行了边界清除操作，移除与车牌边框接触的不完整物体，确保字符主体的独立性。

1. 字符精确分割

系统计算二值化车牌的垂直投影直方图。当投影值高于预设阈值时判定为字符起始点，低于阈值时判定为结束点。通过设定最小宽度阈值（5像素）过滤掉小的杂色块，将连续的图像切分为代表不同字符的独立矩阵。

1. 神经网络训练与识别

识别模块包含一个特定的神经网络构建逻辑。系统创建了一个三层前馈网络：输入层接收 400 个特征（由 20x20 像素归一化后的字符阵列展平而来），隐层包含 50 个神经元，输出层对应字符类别。程序内部集成了演示用的训练逻辑，利用弹性反向传播算法（RP）快速收敛。识别阶段，将分割出的每个字符调整为统一尺寸，输入网络获取得分最高的类别索引，并映射至预设的字符集（数字、字母及特定汉字）。

关键算法与技术细节

Sobel边缘检测：通过计算像素亮度的空间梯度来寻找物体的边缘，对车牌这种具有规律垂直/水平边缘的物体非常有效。

形态学闭/开运算：闭运算用于填补物体内的小空洞、连接靠近的对象；开运算用于去除小颗粒噪声并平滑较大物体的边界，是定位算法的核心。

连通域分析：利用区域属性提取（BoundingBox、Area）对图像中的几何形状进行量化描述，从而实现基于物理特征的目标筛选。

垂直投影直方图：一种基于统计的分割技术，通过累加列像素值来寻找字符间的“缝隙”，具有工程实现简单且准确度高的特点。

BP神经网络 (Feedforwardnet)：采用弹性反向传播算法训练。其输入为归一化后的图像二值像素特征，能够通过非线性变换学习字符的拓扑结构，在处理轻微变形或模糊的字符时比传统的模板匹配更具稳定性。