一、课程设计背景与意义

数字图像处理作为计算机科学与技术领域的重要分支，广泛应用于安防监控、医疗影像、自动驾驶等多个行业。车牌识别系统（License Plate Recognition, LPR）作为智能交通的核心技术之一，能够通过图像处理技术自动识别车辆牌照信息，实现交通流量监控、违章抓拍、电子收费等功能。本课程设计以MATLAB为开发平台，结合数字图像处理理论，设计并实现一个完整的车牌识别系统，旨在帮助学生掌握图像处理算法的实际应用，提升工程实践能力。

二、系统设计框架

车牌识别系统的核心流程包括图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别四个模块。MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），成为实现该系统的理想工具。系统设计框架如下：

1. 图像预处理：消除噪声、增强对比度，为后续处理提供高质量输入。
2. 车牌定位：通过边缘检测、形态学操作等算法定位车牌区域。
3. 字符分割：将车牌区域分割为单个字符，便于识别。
4. 字符识别：利用模板匹配或机器学习算法识别字符内容。

三、关键模块实现

1. 图像预处理

图像预处理是车牌识别的第一步，直接影响后续算法的准确性。MATLAB中可通过以下步骤实现：

• 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。

  img_gray = rgb2gray(img_rgb);

• 直方图均衡化：增强图像对比度，突出车牌区域。

  img_eq = histeq(img_gray);

• 去噪：采用中值滤波或高斯滤波消除噪声。

  img_filtered = medfilt2(img_gray, [5 5]);

2. 车牌定位

车牌定位的核心是边缘检测与形态学处理。MATLAB实现步骤如下：

• 边缘检测：使用Sobel或Canny算子提取图像边缘。

  edges = edge(img_gray, 'Canny');

• 形态学操作：通过膨胀、腐蚀等操作连接边缘，形成连通区域。

  se = strel('rectangle', [10 30]);
  img_dilated = imdilate(edges, se);

• 车牌区域筛选：根据车牌的长宽比、面积等特征筛选候选区域。

  stats = regionprops(img_dilated, 'BoundingBox', 'Area');
  for i = 1:length(stats)
      bbox = stats(i).BoundingBox;
      aspect_ratio = bbox(3)/bbox(4);
      if aspect_ratio > 2 && aspect_ratio < 5 && stats(i).Area > 1000
          plate_bbox = bbox;
          break;
      end
  end

3. 字符分割

字符分割需将车牌区域划分为单个字符。MATLAB实现步骤如下：

• 二值化：将车牌区域转换为二值图像。

  plate_binary = imbinarize(img_gray(round(plate_bbox(2)):round(plate_bbox(2)+plate_bbox(4)), ...
                            round(plate_bbox(1)):round(plate_bbox(1)+plate_bbox(3))));

• 垂直投影：计算每列的像素和，定位字符边界。

  vertical_projection = sum(plate_binary, 1);
  % 寻找投影的波谷作为字符分割点

4. 字符识别

字符识别可采用模板匹配或机器学习算法。MATLAB实现示例：

• 模板匹配：将分割后的字符与预定义模板进行匹配。

  templates = load_templates(); % 加载字符模板
  for i = 1:length(chars)
      char_img = chars{i};
      scores = zeros(1, length(templates));
      for j = 1:length(templates)
          scores(j) = corr2(char_img, templates{j});
      end
      [~, idx] = max(scores);
      recognized_char = template_names{idx};
  end

• 机器学习：使用SVM或CNN训练字符分类器（需额外数据集支持）。

四、系统优化与挑战

1. 光照条件影响：强光或逆光可能导致车牌区域过曝或欠曝。可通过自适应阈值或HSV空间处理优化。
2. 倾斜校正：车牌倾斜会影响字符分割。可采用Hough变换检测倾斜角度并进行旋转校正。
3. 多车牌识别：需扩展算法以支持多车牌同时识别。

五、课程设计收获与展望

通过本课程设计，学生能够：

• 深入理解数字图像处理的核心算法（如边缘检测、形态学操作）。
• 掌握MATLAB在图像处理领域的实际应用技巧。
• 培养解决复杂工程问题的能力。

未来可进一步优化系统性能，例如：

• 引入深度学习算法（如YOLO）提升车牌定位精度。
• 开发实时车牌识别系统，应用于高速公路收费或停车场管理。

六、结论

基于MATLAB的车牌识别系统设计是数字图像处理课程的典型实践项目。通过模块化设计与算法优化，系统能够实现较高的识别准确率。本课程设计不仅巩固了学生的理论知识，还为其参与智能交通领域的实际项目奠定了基础。