一、引言

在智能交通系统中，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术作为车辆身份自动识别的核心手段，广泛应用于电子收费、交通监控、停车场管理等领域。数字图像处理课程设计以MATLAB为工具，通过构建车牌识别系统，能够系统掌握图像增强、边缘检测、形态学处理、特征提取等关键技术。本文将从系统架构设计、核心算法实现、优化策略三个维度展开，结合MATLAB代码示例，为课程设计提供可操作的实践指南。

二、系统架构设计

车牌识别系统可分为四个核心模块：图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别。MATLAB凭借其强大的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox），为各模块的高效实现提供了技术支撑。系统架构设计需兼顾实时性与准确性，例如通过并行计算优化算法效率，或采用分层处理策略降低复杂度。

三、图像预处理：提升输入质量的关键

预处理模块的目标是消除噪声、增强对比度，为后续定位提供优质输入。具体步骤包括：

1. 灰度化转换：将RGB图像转换为灰度图，减少计算量。MATLAB中可通过rgb2gray函数实现。
2. 直方图均衡化：通过histeq函数扩展图像动态范围，增强字符与背景的对比度。
3. 噪声滤波：采用中值滤波（medfilt2）或高斯滤波（imgaussfilt）抑制椒盐噪声和高斯噪声。
4. 边缘检测：使用Canny算子（edge(I,'canny')）提取车牌边缘特征，为定位提供依据。

代码示例：

I = imread('car.jpg');
Igray = rgb2gray(I);
Ieq = histeq(Igray);
Ifiltered = medfilt2(Ieq, [3 3]);
Iedge = edge(Ifiltered, 'canny');

四、车牌定位：从复杂背景中提取目标区域

车牌定位需结合形态学处理与几何特征分析。核心步骤如下：

1. 形态学操作：通过膨胀（imdilate）连接断裂边缘，腐蚀（imerode）去除小噪点。
2. 连通区域分析：使用bwconncomp标记候选区域，筛选符合车牌长宽比（通常为2:1至5:1）和面积阈值的区域。
3. 投影法验证：对候选区域进行水平和垂直投影，通过波峰波谷分析确定字符排列区域。

优化策略：

• 结合颜色特征（如蓝底白字）通过HSV空间阈值分割提升定位精度。
• 采用滑动窗口算法遍历图像，动态调整窗口大小以适应不同尺寸车牌。

五、字符分割与识别：精准提取车牌信息

1. 字符分割

基于垂直投影的分割方法是主流选择：

% 假设已定位到车牌区域plateImg
plateBin = imbinarize(plateImg); % 二值化
[h, w] = size(plateBin);
verticalProjection = sum(plateBin, 1); % 垂直投影
% 寻找波谷作为分割点
diffs = diff(verticalProjection);
splitPoints = find(diffs < -threshold); % threshold需根据实际调整

2. 字符识别

• 模板匹配：将分割后的字符与标准模板库（如数字0-9、字母A-Z）进行归一化互相关（normxcorr2）匹配。
• 机器学习分类：使用SVM或CNN模型（需Deep Learning Toolbox）训练字符分类器。例如，通过fitcsvm训练二分类模型，或利用预训练网络（如AlexNet）微调字符识别任务。

SVM分类示例：

% 假设已提取字符特征features和标签labels
svmModel = fitcsvm(features, labels, 'KernelFunction', 'rbf');
predictedLabel = predict(svmModel, testFeature);

六、系统优化与挑战应对

1. 光照不均处理：采用Retinex算法或局部自适应二值化（imbinarize的'adaptive'参数）提升低对比度图像的识别率。
2. 倾斜校正：通过Hough变换检测车牌边框角度，使用imrotate进行旋转校正。
3. 多车牌识别：扩展定位模块以支持同时检测多个车牌，需调整连通区域分析的阈值参数。

七、课程设计实践建议

1. 数据集构建：收集不同光照、角度、污损程度的车牌图像，模拟真实场景。
2. 模块化开发：将系统拆分为独立函数（如preprocess.m、locatePlate.m），便于调试与复用。
3. 性能评估：计算识别准确率、召回率、F1分数，分析误识别案例以优化算法。
4. 扩展方向：尝试集成深度学习模型（如YOLOv8用于定位，CRNN用于端到端识别），对比传统方法与深度学习的性能差异。

八、结论

基于MATLAB的车牌识别系统设计，通过数字图像处理技术的系统应用，实现了从理论到实践的完整闭环。课程设计过程中，学生不仅能够掌握MATLAB图像处理工具箱的核心函数，还能深入理解车牌识别的技术原理与工程挑战。未来，随着深度学习技术的融合，车牌识别系统将向更高精度、更强鲁棒性方向发展，为智能交通领域提供更可靠的技术支持。