引言

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是智能交通系统（ITS）的核心技术之一，广泛应用于高速公路收费、停车场管理、交通违法监控等领域。其核心是通过数字图像处理技术，从车辆图像中自动提取车牌区域，并识别出车牌号码。MATLAB作为一款强大的科学计算与图像处理工具，提供了丰富的函数库和工具箱，能够高效实现车牌识别的全流程。本文将详细介绍基于MATLAB的车牌识别系统设计，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等关键步骤，并提供完整的代码实现与优化建议。

一、车牌识别系统总体框架

车牌识别系统通常由四个模块组成：图像采集、预处理、车牌定位与字符识别。MATLAB通过图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）提供了实现这些模块的核心函数。

1. 图像采集：通过摄像头或视频文件获取车辆图像。
2. 预处理：包括灰度化、噪声去除、边缘检测等，目的是增强车牌区域特征。
3. 车牌定位：利用颜色、形状或纹理特征，从图像中分割出车牌区域。
4. 字符识别：对车牌字符进行分割与识别，输出车牌号码。

二、图像预处理

图像预处理是车牌识别的第一步，其目标是消除噪声、增强对比度，并突出车牌区域特征。MATLAB中常用的预处理方法包括：

1. 灰度化

彩色图像包含RGB三个通道，而车牌识别通常仅需亮度信息。通过rgb2gray函数可将彩色图像转换为灰度图像：

I = imread('car.jpg'); % 读取图像
I_gray = rgb2gray(I); % 灰度化
imshow(I_gray);

2. 直方图均衡化

直方图均衡化可增强图像对比度，使车牌字符更清晰。MATLAB通过histeq函数实现：

I_eq = histeq(I_gray); % 直方图均衡化
imshow(I_eq);

3. 噪声去除

图像中可能存在高斯噪声或椒盐噪声，可通过中值滤波或高斯滤波去除：

% 中值滤波
I_median = medfilt2(I_gray, [3 3]);
% 高斯滤波
h = fspecial('gaussian', [5 5], 1);
I_gauss = imfilter(I_gray, h);

三、车牌定位

车牌定位是车牌识别的关键步骤，其难点在于车牌尺寸、颜色和角度的多样性。MATLAB中常用的定位方法包括基于边缘检测、颜色分割和形态学操作的方法。

1. 边缘检测

Sobel或Canny算子可检测图像边缘，突出车牌轮廓：

% Sobel边缘检测
I_sobel = edge(I_gray, 'sobel');
% Canny边缘检测
I_canny = edge(I_gray, 'canny');
imshowpair(I_sobel, I_canny, 'montage');

2. 形态学操作

通过膨胀、腐蚀等形态学操作，可连接断裂的边缘并去除小噪声：

se = strel('rectangle', [5 5]); % 定义结构元素
I_dilate = imdilate(I_sobel, se); % 膨胀
I_erode = imerode(I_dilate, se); % 腐蚀
imshow(I_erode);

3. 车牌区域提取

结合边缘检测和形态学操作的结果，可通过连通区域分析提取车牌候选区域：

% 标记连通区域
[L, num] = bwlabel(I_erode);
stats = regionprops(L, 'BoundingBox', 'Area');
% 筛选符合车牌特征的候选区域（如长宽比、面积）
for k = 1:num
    bb = stats(k).BoundingBox;
    ratio = bb(3)/bb(4); % 长宽比
    if ratio > 2 && ratio < 5 && stats(k).Area > 1000
        rectangle('Position', bb, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
end

四、字符分割与识别

车牌定位后，需对字符进行分割与识别。MATLAB中可通过投影法或模板匹配实现字符分割，并通过OCR（光学字符识别）技术识别字符。

1. 字符分割

投影法通过垂直和水平投影确定字符边界：

% 假设已提取车牌区域plate
plate_gray = rgb2gray(plate);
% 二值化
plate_bw = imbinarize(plate_gray);
% 垂直投影
vertical_proj = sum(plate_bw, 1);
% 寻找字符边界
start_col = find(diff([0 vertical_proj 0]) > 0);
end_col = find(diff([0 vertical_proj 0]) < 0);
% 分割字符
for i = 1:length(start_col)
    char_img = plate_bw(:, start_col(i):end_col(i));
    % 保存或处理字符
end

2. 字符识别

MATLAB的ocr函数可直接识别图像中的文本：

results = ocr(plate_bw);
disp(results.Text); % 输出识别结果

对于自定义字符集，可通过模板匹配实现：

% 加载模板字符库
templates = cell(10, 1); % 假设0-9的模板
for i = 0:9
    templates{i+1} = imread(sprintf('template_%d.png', i));
end
% 计算与模板的相似度
for i = 1:length(templates)
    corr = corr2(char_img, templates{i});
    % 选择相似度最高的模板
end

五、系统优化与改进

1. 多尺度车牌检测：针对不同距离的车牌，可通过图像金字塔实现多尺度检测。
2. 深度学习集成：利用MATLAB的Deep Learning Toolbox，可训练CNN模型进行端到端的车牌识别。
3. 实时性优化：通过并行计算或GPU加速，提升系统实时性能。

六、结论

本文基于MATLAB的数字图像处理工具箱，系统实现了车牌识别系统的核心功能，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别。通过代码示例与优化建议，为开发者提供了可操作的实现方案。未来可结合深度学习技术，进一步提升系统的准确性与鲁棒性。