基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现：定位、分割与识别全流程解析

2026年1月4日 互联网

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现：定位、分割与识别全流程解析

一、系统概述与核心模块

车牌识别系统（License Plate Recognition, LPR）是智能交通领域的关键技术，广泛应用于高速公路收费、停车场管理、交通违法监测等场景。本文设计了一套基于MATLAB的完整车牌识别系统，涵盖三大核心模块：

  1. 车牌定位：从复杂背景中提取车牌区域；
  2. 字符分割：将定位后的车牌图像分割为单个字符；
  3. 字符识别：对分割后的字符进行分类与识别。

系统采用模块化设计，通过MATLAB的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）实现算法开发，兼顾效率与可扩展性。

二、车牌定位模块设计与实现

车牌定位是系统的首要环节，其目标是从输入图像中快速、准确地提取车牌区域。本模块采用以下技术路径：

1. 图像预处理

  • 灰度化：将RGB图像转换为灰度图像，减少计算量。 
    1. grayImg = rgb2gray(inputImg);
  • 直方图均衡化：增强图像对比度，突出车牌边缘特征。 
    1. eqImg = histeq(grayImg);
  • 边缘检测：使用Sobel算子提取图像边缘，生成边缘二值图。 
    1. edgeImg = edge(eqImg, 'sobel');

2. 形态学操作

通过膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作连接断裂边缘，填充车牌区域内部空洞：

  1. se = strel('rectangle', [5, 5]); % 定义结构元素
  2. dilatedImg = imdilate(edgeImg, se);
  3. erodedImg = imerode(dilatedImg, se);

3. 车牌区域筛选

  • 连通域分析：使用bwconncomp函数标记所有连通域，计算每个区域的面积、长宽比等特征。
  • 特征过滤：根据车牌的几何特征（如长宽比范围、面积阈值）筛选候选区域。 
    1. stats = regionprops(erodedImg, 'BoundingBox', 'Area');
    2. for i = 1:length(stats)
    3.     bbox = stats(i).BoundingBox;
    4.     aspectRatio = bbox(3)/bbox(4); % 长宽比
    5.     if aspectRatio > 2 && aspectRatio < 6 && stats(i).Area > 1000
    6.         plateBbox = bbox; % 保存符合条件的车牌区域
    7.     end
    8. end

4. 定位效果优化

  • 透视变换：对倾斜车牌进行几何校正，提升后续字符分割精度。
  • 多尺度检测：结合不同尺度的边缘检测结果，适应远距离车牌识别。

三、字符分割模块设计与实现

字符分割需解决车牌倾斜、字符粘连等问题，本模块采用以下方法：

1. 字符区域投影分析

  • 垂直投影：对车牌二值图像进行垂直方向投影，统计每列的像素值总和。 
    1. verticalProj = sum(plateBinaryImg, 1);
  • 波谷检测：通过寻找投影曲线的波谷位置确定字符间隔。

2. 连通域处理

  • 标记连通域：使用bwlabel函数标记每个字符的连通域。
  • 合并粘连字符：对面积过大的连通域进行水平切割（如基于投影法的二次分割）。

3. 字符归一化

将分割后的字符图像统一调整为固定尺寸（如20×40像素），消除大小差异对识别的影响：

  1. normalizedChar = imresize(charImg, [20, 40]);

四、字符识别模块设计与实现

字符识别是系统的最终目标，本模块结合模板匹配与机器学习算法提升识别率。

1. 模板匹配法

  • 模板库构建：预先采集标准字符（数字0-9、字母A-Z、汉字省简称）的二值图像作为模板。
  • 相似度计算：对输入字符与模板库中的所有字符进行逐像素匹配，计算相似度得分。 
    1. for i = 1:length(templateLib)
    2.     score(i) = sum(sum(normalizedChar .* templateLib{i}));
    3. end
    4. [~, recognizedIdx] = max(score);

2. 机器学习法（可选）

  • 特征提取：提取字符的HOG（方向梯度直方图）或LBP（局部二值模式）特征。
  • 分类器训练：使用SVM或神经网络模型训练分类器，适应复杂场景下的字符识别。 
    1. % 示例：SVM训练
    2. model = fitcsvm(trainFeatures, trainLabels, 'KernelFunction', 'rbf');
    3. predictedLabel = predict(model, testFeatures);

3. 识别结果后处理

  • 语法校验：根据车牌编号规则（如省份简称+字母+数字组合）过滤非法结果。
  • 置信度阈值：设置相似度阈值，低于阈值的字符标记为“未识别”。

五、系统优化与性能提升

1. 算法效率优化

  • 并行计算：利用MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）加速多尺度检测与字符识别。
  • GPU加速：对图像预处理和深度学习模型（如CNN）启用GPU计算。

2. 鲁棒性增强

  • 多光照适应：通过动态阈值调整和自适应直方图均衡化应对强光、逆光场景。
  • 多角度校正：结合霍夫变换（Hough Transform）检测车牌边缘直线，实现更精确的透视变换。

3. 扩展性设计

  • 模块化接口：将定位、分割、识别模块封装为独立函数，便于功能扩展（如支持新能源车牌）。
  • 数据集管理：构建标注车牌数据集，支持模型迭代优化。

六、总结与展望

本文提出的车牌识别系统通过MATLAB实现了从车牌定位到字符识别的全流程，核心优势包括：

  1. 高精度定位：结合形态学操作与几何特征过滤，适应复杂背景；
  2. 鲁棒分割：投影分析与连通域处理相结合，解决字符粘连问题；
  3. 灵活识别：支持模板匹配与机器学习双模式，平衡速度与准确率。

未来可进一步探索深度学习（如YOLO系列模型）在车牌定位中的应用，或集成到嵌入式设备实现实时识别。对于开发者而言，掌握MATLAB的图像处理与机器学习工具箱是快速实现此类系统的关键。

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