一、系统概述与开发意义

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、交通违法监控等场景。其核心功能包括车牌定位（从图像中提取车牌区域）、字符分割（将车牌字符逐个分离）和字符识别（识别每个字符的具体内容）。MATLAB凭借其强大的图像处理工具箱和简洁的编程环境，成为开发车牌识别系统的理想选择。

相较于传统C++或Python实现，MATLAB的优势在于：

快速原型验证：无需手动管理内存或编译环境，可直接通过脚本实现算法迭代。
丰富的工具箱：Image Processing Toolbox提供边缘检测、形态学操作等现成函数。
可视化调试：实时显示中间结果（如二值化图像、轮廓检测结果），便于问题定位。

二、车牌定位：从复杂背景中提取车牌区域

车牌定位的核心是通过图像处理技术，在复杂背景中准确识别车牌的边界框。以下是基于MATLAB的典型实现步骤：

1. 图像预处理

原始图像可能存在光照不均、噪声干扰等问题，需通过以下操作增强车牌特征：

% 读取图像并转换为灰度图
img = imread('car.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);
% 直方图均衡化增强对比度
eqImg = histeq(grayImg);
% 高斯滤波去噪
filteredImg = imgaussfilt(eqImg, 2);

2. 边缘检测与形态学操作

车牌区域通常具有明显的边缘特征（如边框、字符），可通过Sobel算子或Canny算子检测边缘：

% Sobel边缘检测
edgeImg = edge(filteredImg, 'sobel');
% 形态学闭运算连接断裂边缘
se = strel('rectangle', [5 5]);
closedImg = imclose(edgeImg, se);

3. 车牌区域筛选

通过轮廓检测和几何特征筛选车牌候选区域：

% 查找连通区域
[B, L] = bwboundaries(closedImg, 'noholes');
% 筛选符合车牌长宽比的区域
plateCandidates = [];
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    rect = regionprops(L, 'BoundingBox');
    bbox = rect(k).BoundingBox;
    % 车牌长宽比通常在2:1到5:1之间
    aspectRatio = bbox(3)/bbox(4);
    if aspectRatio > 2 && aspectRatio < 5
        plateCandidates = [plateCandidates; bbox];
    end
end
% 选择面积最大的候选区域作为车牌
[~, idx] = max(plateCandidates(:,3).*plateCandidates(:,4));
plateBbox = plateCandidates(idx, :);

三、车牌字符分割：逐个提取字符

车牌字符分割需解决字符粘连、倾斜等问题，以下是关键步骤：

1. 车牌区域矫正

若车牌存在倾斜，需通过霍夫变换或Radon变换进行矫正：

% 提取车牌区域
plateImg = imcrop(img, plateBbox);
% 边缘检测
plateEdge = edge(rgb2gray(plateImg), 'canny');
% 霍夫变换检测直线（车牌边框）
[H, T, R] = hough(plateEdge);
peaks = houghpeaks(H, 5);
lines = houghlines(plateEdge, T, R, peaks);
% 计算倾斜角度并旋转矫正
angles = [lines.theta];
medianAngle = median(angles);
rotatedPlate = imrotate(plateImg, -medianAngle, 'bilinear', 'crop');

2. 字符垂直投影分割

通过垂直投影法统计每列的像素值，利用波谷位置分割字符：

% 二值化车牌图像
binaryPlate = imbinarize(rgb2gray(rotatedPlate));
% 垂直投影
verticalProjection = sum(binaryPlate, 1);
% 寻找波谷位置（字符间隔）
threshold = 0.2 * max(verticalProjection);
gaps = find(verticalProjection < threshold);
% 分割字符
charRegions = [];
startCol = 1;
for i = 1:length(gaps)
    if gaps(i) - startCol > 10 % 忽略过小区域
        charRegions = [charRegions; [startCol, gaps(i)]];
    end
    startCol = gaps(i) + 1;
end
% 提取单个字符
chars = cell(size(charRegions,1), 1);
for i = 1:size(charRegions,1)
    chars{i} = binaryPlate(:, charRegions(i,1):charRegions(i,2));
end

四、车牌字符识别：从图像到文本

字符识别是系统的最终目标，可通过模板匹配或深度学习实现：

1. 模板匹配法（适用于固定字符集）

若车牌字符集已知（如中文、字母、数字），可预先准备模板库进行匹配：

% 加载模板库（需提前准备0-9、A-Z的二值化模板）
templates = loadTemplates('template_folder'); % 自定义函数
% 对每个字符进行匹配
recognizedChars = cell(size(chars));
for i = 1:length(chars)
    maxScore = -Inf;
    bestMatch = '';
    for j = 1:length(templates)
        % 计算归一化互相关
        score = normxcorr2(templates{j}, chars{i});
        if max(score(:)) > maxScore
            maxScore = max(score(:));
            bestMatch = templates.labels{j}; % 模板对应的字符标签
        end
    end
    recognizedChars{i} = bestMatch;
end
% 组合识别结果
licensePlate = strcat(recognizedChars{:});

2. 深度学习法（高精度场景）

对于复杂环境，可调用MATLAB的深度学习工具箱训练CNN模型：

% 加载预训练模型（需提前训练或导入）
net = load('plateCharRecognizer.mat'); % 包含训练好的网络
% 预处理字符图像
inputSize = [32 32]; % 模型输入尺寸
resizedChars = cell(size(chars));
for i = 1:length(chars)
    resizedChars{i} = imresize(chars{i}, inputSize);
end
% 批量预测
predictions = classify(net, resizedChars);
licensePlate = strjoin(string(predictions), '');

五、系统优化与实用建议

性能优化：
- 对大尺寸图像先下采样再处理，减少计算量。
- 使用parfor并行处理多个候选区域。
鲁棒性提升：
- 增加光照归一化步骤（如Retinex算法）。
- 对模糊车牌使用超分辨率重建（如SRCNN）。
部署建议：
- 将MATLAB代码转换为C/C++（通过MATLAB Coder）以提高执行效率。
- 对实时性要求高的场景，可结合硬件加速（如GPU计算）。

六、总结与展望

本文详细介绍了基于MATLAB的车牌识别系统开发流程，涵盖定位、分割和识别三个核心模块。通过代码示例和优化策略，开发者可快速实现一个基础版本，并根据实际需求进一步扩展（如支持双层车牌、新能源车牌等）。未来，随着深度学习技术的演进，结合MATLAB的自动微分工具（如Deep Learning Toolbox），车牌识别的精度和效率将持续提升。

基于MATLAB的车牌识别系统：定位、分割与识别全流程实现