基于Matlab的车牌识别系统设计与实现

2026年1月4日 互联网

基于Matlab的车牌识别系统设计与实现

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）作为智能交通系统的核心模块，广泛应用于车辆管理、违章检测、停车场自动化等领域。其技术实现涉及图像处理、模式识别、深度学习等多学科交叉。本文将以Matlab为开发平台，系统阐述车牌识别系统的设计与实现过程，重点解析图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等关键环节，并提供可操作的代码示例与优化建议。

一、系统架构设计

车牌识别系统通常包含四大核心模块：图像采集、预处理、车牌定位与字符识别。Matlab凭借其强大的矩阵运算能力与丰富的图像处理工具箱，可高效实现各模块功能。系统架构设计需遵循以下原则：

  1. 模块化设计：将图像预处理、车牌定位、字符分割与识别拆分为独立模块，便于调试与优化。
  2. 参数可配置：通过参数文件或GUI界面动态调整阈值、滤波器类型等关键参数，提升系统适应性。
  3. 性能优化：利用Matlab的并行计算工具箱加速图像处理，减少实时识别延迟。

二、图像预处理

图像预处理是车牌识别的前提，其目标为增强车牌区域特征、抑制噪声干扰。Matlab提供了多种预处理函数，典型流程如下：

1. 灰度化与直方图均衡化

  1. % 读取图像并转为灰度图
  2. img = imread('car.jpg');
  3. gray_img = rgb2gray(img);
  5. % 直方图均衡化增强对比度
  6. eq_img = histeq(gray_img);

直方图均衡化通过重新分配像素灰度值，扩展图像动态范围，使车牌字符与背景对比更显著。

2. 边缘检测与二值化

边缘检测可突出车牌边框与字符轮廓，常用Sobel或Canny算子：

  1. % Sobel边缘检测
  2. edge_img = edge(eq_img, 'sobel');
  4. % 自适应阈值二值化
  5. bw_img = imbinarize(eq_img, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.4);

自适应阈值法根据局部像素强度动态调整阈值，避免全局阈值导致的字符断裂或粘连。

三、车牌定位

车牌定位需从复杂背景中提取候选区域，常用方法包括颜色空间分析、形态学操作与投影法。

1. 基于颜色空间的车牌定位

中国车牌以蓝底白字或黄底黑字为主，可通过HSV颜色空间筛选蓝色区域：

  1. % 转换至HSV颜色空间
  2. hsv_img = rgb2hsv(img);
  4. % 提取蓝色区域（Hue范围：0.55-0.75）
  5. blue_mask = (hsv_img(:,:,1) >= 0.55) & (hsv_img(:,:,1) <= 0.75);
  6. blue_region = img .* uint8(repmat(blue_mask, [1, 1, 3]));

2. 形态学操作与连通域分析

通过形态学闭运算填充车牌边框，再筛选满足面积与长宽比的连通域：

  1. % 形态学闭运算
  2. se = strel('rectangle', [15, 15]);
  3. closed_img = imclose(bw_img, se);
  5. % 连通域分析
  6. cc = bwconncomp(closed_img);
  7. stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');
  9. % 筛选车牌候选区域
  10. plate_areas = [stats.Area];
  11. [~, idx] = max(plate_areas);
  12. plate_bbox = stats(idx).BoundingBox;

四、字符分割与识别

1. 字符分割

车牌定位后需将字符逐个分割，常用垂直投影法：

  1. % 提取车牌区域并转为二值图
  2. plate_img = imcrop(bw_img, plate_bbox);
  4. % 垂直投影统计
  5. vertical_proj = sum(plate_img, 1);
  6. [peaks, locs] = findpeaks(vertical_proj, 'MinPeakHeight', 10);
  8. % 根据峰谷位置分割字符
  9. char_widths = diff(locs);
  10. char_boxes = [];
  11. start_col = 1;
  12. for i = 1:length(char_widths)
  13.     end_col = start_col + char_widths(i) - 1;
  14.     char_boxes = [char_boxes; start_col, 1, char_widths(i), size(plate_img, 1)];
  15.     start_col = end_col + 1;
  16. end

2. 字符识别

字符识别可采用模板匹配或深度学习模型。Matlab支持训练简单神经网络：

  1. % 加载预处理后的字符图像与标签
  2. load('char_dataset.mat'); % 包含images与labels
  4. % 定义神经网络结构
  5. layers = [
  6.     imageInputLayer([20 20 1])
  7.     convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same')
  8.     reluLayer
  9.     maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
  10.     fullyConnectedLayer(62) % 假设包含数字、字母及中文
  11.     softmaxLayer
  12.     classificationLayer];
  14. % 训练选项
  15. options = trainingOptions('sgdm', ...
  16.     'MaxEpochs', 20, ...
  17.     'InitialLearnRate', 0.01, ...
  18.     'Plots', 'training-progress');
  20. % 训练网络
  21. net = trainNetwork(images, labels, layers, options);

对于实时性要求高的场景，可调用Matlab的深度学习工具箱加载预训练模型（如ResNet）进行迁移学习。

五、性能优化与实用建议

  1. 实时性优化：

    • 使用parfor并行处理多帧图像。
    • 对固定场景（如停车场）可缓存车牌模板，减少重复计算。

  2. 鲁棒性提升：

    • 增加倾斜校正模块，通过Hough变换检测车牌边框角度。
    • 结合多帧融合技术，降低单帧误识别率。

  3. 数据集构建：

    • 收集不同光照、角度、遮挡条件下的车牌图像，增强模型泛化能力。
    • 使用数据增强技术（旋转、缩放、噪声添加）扩充训练集。

六、总结与展望

基于Matlab的车牌识别系统通过模块化设计与工具箱函数调用，可快速实现从图像采集到字符识别的全流程。未来可结合深度学习框架（如TensorFlow与Matlab的深度学习接口）构建端到端模型，进一步提升识别准确率。开发者可根据实际需求调整系统复杂度，平衡实时性与精度，为智能交通系统提供可靠的技术支撑。

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