一、车牌识别技术背景与Matlab优势

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是智能交通领域的核心应用，涵盖图像处理、模式识别和计算机视觉等技术。传统方案多依赖C++或Python实现，但Matlab凭借其强大的矩阵运算能力、丰富的图像处理工具箱和可视化调试环境，成为算法验证与原型开发的理想平台。

Matlab的优势体现在三方面：

工具链完整：内置Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox和Deep Learning Toolbox，覆盖车牌定位、字符分割和识别的全流程需求；
开发效率高：通过矩阵操作替代循环编码，代码量减少50%以上，且支持实时调试与参数可视化；
跨平台兼容：生成的代码可导出为C/C++或嵌入式系统兼容格式，便于工程化部署。

二、系统架构设计

典型车牌识别系统分为四个模块（图1）：

图像采集与预处理：处理光照不均、倾斜畸变等问题；
车牌定位：提取候选区域并筛选真实车牌；
字符分割：将车牌区域分解为单个字符；
字符识别：通过模板匹配或深度学习模型识别字符。

系统架构示意图
图1：车牌识别系统模块划分

1. 图像预处理

预处理的目标是增强车牌特征并抑制噪声，关键步骤包括：

灰度化：将RGB图像转为灰度图，减少计算量
```
img_gray = rgb2gray(img_rgb);
```
直方图均衡化：提升对比度
```
img_eq = histeq(img_gray);
```
边缘检测：采用Sobel算子提取轮廓
```
edge_sobel = edge(img_eq, 'sobel');
```

形态学操作：通过膨胀与腐蚀填充字符间隙

se = strel('rectangle', [3,3]);
img_morph = imclose(edge_sobel, se);

2. 车牌定位

定位算法需解决复杂背景干扰问题，推荐采用基于颜色特征与形状特征的混合方法：

颜色空间转换：将RGB转为HSV空间，提取蓝色或黄色车牌区域

img_hsv = rgb2hsv(img_rgb);
mask_blue = (img_hsv(:,:,1) >= 0.55) & (img_hsv(:,:,1) <= 0.75) & ...
            (img_hsv(:,:,2) > 0.3) & (img_hsv(:,:,3) > 0.5);

连通区域分析：筛选长宽比符合车牌特征的区域

stats = regionprops(mask_blue, 'BoundingBox', 'Area', 'Eccentricity');
candidates = stats([stats.Area] > 1000 & [stats.Eccentricity] > 0.85);

透视变换校正：对倾斜车牌进行几何校正

tform = fitgeotrans(src_points, dst_points, 'projective');
img_rect = imwarp(img_rgb, tform);

3. 字符分割

字符分割需处理粘连与断裂问题，推荐以下方法：

垂直投影法：统计每列的像素密度，通过波谷定位字符边界

proj = sum(img_binary, 1);
valleys = find(diff(sign(diff(proj))) == -2) + 1;

连通区域标记：使用bwlabel函数分割独立字符

[labeled, num] = bwlabel(img_binary);
stats = regionprops(labeled, 'BoundingBox');

4. 字符识别

字符识别可采用传统模板匹配或深度学习模型：

模板匹配法

templates = load_templates(); % 加载预定义的字符模板
scores = zeros(1, length(templates));
for i = 1:length(templates)
    scores(i) = corr2(char_img, templates{i});
end
[~, idx] = max(scores);
recognized_char = char_map(idx); % 字符映射表

深度学习法（基于CNN）

数据准备：使用imageDatastore构建训练集

imds = imageDatastore('path/to/chars', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

模型构建：采用预训练的ResNet-18迁移学习

net = resnet18;
lgraph = layerGraph(net);
newLayers = [
    fullyConnectedLayer(65, 'Name', 'fc_new') % 65类：数字+字母+汉字
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'output')
];
lgraph = replaceLayers(lgraph, 'fc1000', newLayers);

训练与评估：使用trainNetwork函数训练模型

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 20, 'MiniBatchSize', 32);
net_trained = trainNetwork(imds, lgraph, options);

三、性能优化策略

算法加速：
- 使用parfor并行处理多帧图像
- 对固定参数（如模板）采用coder.Constant标记以启用代码优化
精度提升：
- 融合多特征（颜色+纹理）提高定位鲁棒性
- 对模糊车牌采用超分辨率重建（如SRCNN）
工程化部署：
- 通过MATLAB Coder生成C代码，集成至嵌入式设备
- 利用GPU加速（gpuArray）处理实时视频流

四、典型应用场景

停车场管理：自动识别进出车辆信息，支持无感支付
交通执法：识别超速、违停车辆的车牌号码
智慧城市：结合车牌数据实现交通流量分析与拥堵预测

五、总结与展望

Matlab为车牌识别系统开发提供了从算法验证到工程部署的全流程支持。未来发展方向包括：

结合YOLO等深度学习模型实现端到端识别
开发轻量化模型适配边缘计算设备
融合多模态数据（如车牌颜色、车型）提升复杂场景识别率

开发者可通过Matlab的模块化设计快速迭代算法，同时利用其代码生成功能无缝衔接工业级部署需求。

基于Matlab的车牌识别系统设计与实现