基于卷积神经网络的模糊车牌识别系统

标题：基于卷积神经网络的模糊车牌识别系统 - 关键词: matlab GUI界面模糊还原维纳滤波最小二乘法约束滤波数字图像预处理定位车牌字符分割卷积神经网络识别 - 步骤: 打开图像模糊还原灰度化阈值化边缘检测孔洞填充形态学操作滤波操作粗定位精定位字符分割卷积神经网络识别 - 简述: 使用matlab gui界面进行操作，可对车牌进行模糊并进行复原操作，最

关键词：matlab GUI界面、模糊、还原、维纳滤波、最小二乘法约束滤波、数字图像预处理、定位车牌、字符分割、卷积神经网络识别

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在智能交通等领域，车牌识别是一项至关重要的技术。然而，实际场景中车牌图像常因各种因素变得模糊，影响识别准确率。本文将介绍一种基于卷积神经网络的模糊车牌识别系统，借助Matlab GUI界面实现对模糊车牌的处理与识别。

实现步骤

1. 打开图像

在Matlab中，我们可以使用imread函数来读取图像，代码如下：

matlab 复制代码

image = imread('your_image.jpg');
imshow(image);

这两行代码，第一行通过imread函数将指定路径下的图像读入并赋值给变量image，第二行使用imshow函数显示该图像，方便我们直观查看读取的图像。

2. 模糊与还原

模糊

在Matlab中可以通过多种方式模拟图像模糊，例如高斯模糊。以下是简单实现代码：

matlab 复制代码

h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
blurred_image = imfilter(image, h);
imshow(blurred_image);

这里使用fspecial函数创建一个大小为[5 5]，标准差为2的高斯滤波器h，然后用imfilter函数将该滤波器应用到原始图像image上，得到模糊后的图像blurred_image并显示。

还原

维纳滤波：

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noise_power = 0.0001;
PSF = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
deblurred_image_wiener = deconvwnr(blurred_image, PSF, noise_power);
imshow(deblurred_image_wiener);

上述代码使用deconvwnr函数进行维纳滤波，该函数需要模糊图像blurredimage*、点扩散函数PSF（这里就是之前创建的高斯滤波器）以及噪声功率noise* power作为参数，经过维纳滤波处理后得到还原图像deblurredimagewiener并显示。

最小二乘法约束滤波：实现相对复杂些，需要我们定义一些参数和迭代过程。这里简单给出原理性代码框架（实际应用可能需更多调整）：

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lambda = 0.01; % 正则化参数
[nrows, ncols] = size(blurred_image);
A = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
AtA = A' * A;
Atb = A' * blurred_image(:);
x = Atb;
for iter = 1:100
    x = x + (AtA + lambda * eye(nrows * ncols)) \ (Atb - AtA * x);
end
restored_image_ls = reshape(x, [nrows, ncols]);
imshow(restored_image_ls);

这里通过迭代求解最小二乘问题，对模糊图像进行还原。lambda是正则化参数，用于平衡拟合项和正则项。AtA和Atb分别计算了矩阵相关乘积，通过多次迭代更新x，最终将结果重塑为图像大小并显示。

3. 数字图像预处理

灰度化

matlab 复制代码

if size(image, 3) == 3 % 判断是否为彩色图像
    gray_image = rgb2gray(image);
else
    gray_image = image;
end
imshow(gray_image);

这段代码先判断图像是否为彩色图像（通过判断图像维度是否为3），若是则使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像，否则直接将原图像作为灰度图像处理并显示。

阈值化

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level = graythresh(gray_image);
bw_image = imbinarize(gray_image, level);
imshow(bw_image);

graythresh函数自动计算一个全局阈值level，imbinarize函数根据该阈值将灰度图像转换为二值图像bw_image并显示。

边缘检测、孔洞填充、形态学操作与滤波操作

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edge_image = edge(bw_image, 'Canny');
filled_image = imfill(edge_image, 'holes');
se = strel('disk', 5);
morph_image = imclose(filled_image, se);
filtered_image = medfilt2(morph_image, [3 3]);
imshow(filtered_image);

edge函数使用Canny算法进行边缘检测得到edgeimage*，imfill函数填充其中的孔洞得到filled* image，接着使用strel创建一个半径为5的圆盘结构元素se，通过imclose函数进行闭运算（先膨胀后腐蚀）得到morphimage*，最后使用medfilt2函数进行中值滤波，窗口大小为[3 3]，得到处理后的图像filtered* image并显示。

4. 定位车牌

粗定位

利用图像的投影特征等方法大致确定车牌可能存在的区域。假设我们已经得到预处理后的图像filtered_image，代码示例如下：

matlab 复制代码

% 垂直投影
vert_projection = sum(filtered_image, 1);
% 寻找垂直投影中的波峰波谷确定大致区域
[peaks, ~] = findpeaks(vert_projection);
[valleys, ~] = findpeaks(-vert_projection);
% 根据一些规则筛选出可能是车牌区域的范围
% 这里省略具体复杂筛选规则
start_col = valleys(1);
end_col = peaks(1);

上述代码先对图像进行垂直投影，通过findpeaks函数分别找到投影中的波峰和波谷，之后根据一定规则（这里未详细展开）初步确定车牌在水平方向上可能的起始和结束列位置。

精定位

在粗定位的基础上，利用车牌的几何特征、纹理特征等进一步精确确定车牌位置。这部分实现较为复杂，可能需要机器学习等相关算法辅助。例如可以训练一个分类器，对粗定位区域进行分类判断是否为车牌。

5. 字符分割

将定位好的车牌图像进行字符分割，一般采用垂直投影结合字符宽度等先验知识。假设已经提取出车牌图像plate_image：

matlab 复制代码

plate_gray = rgb2gray(plate_image);
plate_bw = imbinarize(plate_gray);
vert_proj_plate = sum(plate_bw, 1);
% 根据垂直投影和字符宽度特征分割字符
% 这里省略复杂的分割实现
% 简单示意分割后存储字符图像
character_images = {};
for i = 1:num_characters % num_characters假设为预估计的字符数量
    char_image = plate_bw(:, start_col_char(i):end_col_char(i));
    character_images{i} = char_image;
end

这段代码先将车牌图像转换为灰度并二值化，计算垂直投影，之后根据投影和字符宽度特征分割字符，分割后的字符图像存储在character_images元胞数组中。

6. 卷积神经网络识别

利用训练好的卷积神经网络对分割后的字符图像进行识别。假设我们已经有一个训练好的卷积神经网络模型cnn_model：

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recognized_characters = {};
for i = 1:length(character_images)
    char_image = character_images{i};
    char_image = imresize(char_image, [28 28]); % 调整图像大小适应网络输入
    char_image = im2double(char_image);
    label = classify(cnn_model, char_image);
    recognized_characters{i} = label;
end
recognized_plate = strjoin(recognized_characters);
disp(['Recognized Plate: ', recognized_plate]);

上述代码遍历每个字符图像，将其调整大小为[28 28]（假设网络输入大小为[28 28]），转换为双精度类型，使用训练好的模型cnn_model进行分类，得到识别的字符标签，最后将所有识别的字符连接成车牌字符串并显示。

总结

基于卷积神经网络的模糊车牌识别系统通过Matlab GUI界面实现了从图像读取、模糊处理、还原到最终识别的一系列操作。在实际应用中，还需不断优化各个环节，提高系统的准确率和鲁棒性，以适应复杂多变的实际场景。