基于MATLAB的车牌识别系统

1 功能介绍

车牌识别系统是一种典型的智能交通应用，它通过图像处理与模式识别技术实现对车辆车牌的自动检测、分割和识别。本设计以MATLAB作为开发平台，利用其强大的图像处理工具箱与算法优势，完成车牌区域定位、字符分割以及字符识别的全过程。

本系统的功能包括：

能够对输入的车辆图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪和边缘增强。
自动检测车牌区域，提取出车牌的矩形区域。
对车牌区域中的字符进行分割，确保每一个数字或字母都能单独提取。
通过模板匹配或机器学习算法完成字符识别，输出车牌号码。
将识别的车牌信息在界面或命令行窗口显示，便于后续存储与管理。

该系统具有较强的实用性，可以应用于停车场管理、道路监控、智能门禁等场景，为智慧交通与城市管理提供技术支持。

2 系统电路设计

虽然本系统主要基于MATLAB的软件算法实现，但在应用中往往需要与硬件设备配合使用，如摄像头采集模块、光源照明电路、显示模块等。以下从硬件角度进行补充说明。

2.1 摄像头采集模块

车牌识别系统的首要任务是获取车辆图像。摄像头作为前端传感器，决定了图像的清晰度与分辨率。一般选择支持720p或1080p的工业相机，保证车牌字符在各种环境下能够清晰成像。

2.2 光源照明电路

在夜间或低光照条件下，光源是必不可少的。常用高亮LED作为补光灯，通过恒流驱动电路供电，确保照明强度稳定，不会因电源波动而影响图像质量。

2.3 显示与存储模块

识别结果需要展示给用户或后台系统。常见的方式是通过液晶显示器或上位机界面显示，同时也可以结合数据库进行存储。对于嵌入式应用，可配置SD卡存储电路或WiFi模块，将识别结果上传至服务器。

3 程序设计

程序设计是本系统的核心。整个软件设计流程分为图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别四个主要部分。

3.1 图像预处理模块

图像预处理的目标是增强有用信息、抑制无关干扰，为后续的车牌定位提供可靠的数据基础。

主要步骤包括：

灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算复杂度。
二值化：采用大津法（Otsu）或自适应阈值法，将图像转化为黑白二值图像，增强车牌区域与背景的对比度。
滤波与去噪：使用中值滤波或高斯滤波，去除噪声点。
边缘检测：利用Sobel或Canny算子提取车牌的边缘特征。

代码示例如下：

matlab 复制代码

% 图像预处理
img = imread('car.jpg');     % 读取车辆图像
gray = rgb2gray(img);        % 灰度化
bw = imbinarize(gray);       % 二值化
bw = medfilt2(bw,[3,3]);     % 中值滤波去噪
edgeImg = edge(bw,'canny');  % 边缘检测
imshow(edgeImg);             % 显示预处理结果

3.2 车牌定位模块

车牌定位的任务是从整幅车辆图像中找出车牌所在的矩形区域。

常用方法：

形态学处理：对边缘检测结果进行膨胀和腐蚀操作，连接断裂边缘。
区域检测：通过连通域分析找到候选区域。
几何特征筛选：车牌的长宽比一般在固定范围内，利用这一特征筛选出最可能的车牌区域。

代码示例如下：

matlab 复制代码

% 形态学处理
se = strel('rectangle',[5,20]);
morphImg = imclose(edgeImg,se);

% 连通域分析
stats = regionprops(morphImg,'BoundingBox','Area');

for i = 1:length(stats)
    box = stats(i).BoundingBox;
    ratio = box(3)/box(4);
    if ratio > 2 && ratio < 6 % 车牌长宽比判断
        rectangle('Position',box,'EdgeColor','r','LineWidth',2);
        plate = imcrop(gray, box); % 截取车牌区域
    end
end
imshow(plate);

3.3 字符分割模块

在获取车牌区域后，需要将车牌中的每个字符单独分割出来。

主要方法：

对车牌区域进行二值化和垂直投影，找到字符间的间隔。
利用连通域分析，将每个字符单独提取。
调整字符图像大小，统一为标准尺寸（如20×20像素），便于后续识别。

代码示例如下：

matlab 复制代码

% 字符分割
plate_bw = imbinarize(plate);
projection = sum(plate_bw,1);

threshold = mean(projection)/2;
startIdx = 0;
chars = {};

for i = 1:length(projection)
    if projection(i) > threshold && startIdx == 0
        startIdx = i;
    elseif projection(i) < threshold && startIdx > 0
        charImg = plate_bw(:,startIdx:i);
        charImg = imresize(charImg,[20 20]);
        chars{end+1} = charImg;
        startIdx = 0;
    end
end

figure;
for i = 1:length(chars)
    subplot(1,length(chars),i);
    imshow(chars{i});
end

3.4 字符识别模块

字符识别是车牌识别的最后一步。

常见方法：

模板匹配法：提前准备好标准字符模板，将分割字符与模板逐一比对，选择相似度最高的结果。
机器学习/深度学习方法：使用SVM或CNN训练模型，实现更高精度的识别。

模板匹配示例代码：

matlab 复制代码

% 字符识别（模板匹配）
templates = load('templates.mat'); % 加载模板
result = '';

for i = 1:length(chars)
    maxCorr = 0;
    recognizedChar = '';
    for j = 1:length(templates)
        corr = corr2(chars{i}, templates{j}.img);
        if corr > maxCorr
            maxCorr = corr;
            recognizedChar = templates{j}.char;
        end
    end
    result = [result recognizedChar];
end

disp(['识别车牌号码: ', result]);

4 总结

基于MATLAB的车牌识别系统利用其强大的图像处理工具箱，实现了从车辆图像采集到车牌号码识别的完整流程。系统通过图像预处理增强特征，利用边缘检测与形态学操作实现车牌定位，再结合字符分割与模板匹配完成车牌字符识别。

本设计的优势在于实现步骤清晰、算法可扩展性强，既能满足实验研究的需求，也能为实际应用提供原型验证。未来可以结合深度学习方法，提升复杂环境下的识别率，从而在智慧交通、停车管理和智能安防等领域发挥更大作用。