一、引言

在智能交通系统中，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术作为车辆身份识别的重要手段，广泛应用于交通监控、电子收费、停车场管理等领域。数字图像处理作为车牌识别的核心技术，通过算法对图像进行增强、分割、特征提取等操作，实现车牌信息的准确提取。本文以MATLAB为开发平台，设计并实现了一套基于数字图像处理的车牌识别系统，作为数字图像处理课程设计的实践项目，旨在通过理论学习与实践操作相结合，加深对数字图像处理技术的理解与应用。

二、系统架构与模块设计

2.1 系统整体架构

车牌识别系统主要由图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别五个模块组成。图像采集模块负责获取包含车牌的原始图像；图像预处理模块对图像进行去噪、增强等操作，提高图像质量；车牌定位模块通过算法确定车牌在图像中的位置；字符分割模块将车牌区域内的字符逐个分离；字符识别模块对分割后的字符进行识别，输出车牌号码。

2.2 图像预处理模块

图像预处理是车牌识别的关键步骤，其目的是消除图像中的噪声、增强车牌区域的对比度，为后续的车牌定位与字符识别提供高质量的图像。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，如imnoise、imadjust、medfilt2等函数，可实现图像的去噪、灰度调整、中值滤波等操作。

% 示例：图像去噪与增强
I = imread('car_plate.jpg'); % 读取图像
I_noisy = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声
I_filtered = medfilt2(I_noisy, [3 3]); % 中值滤波去噪
I_enhanced = imadjust(I_filtered); % 灰度调整增强

2.3 车牌定位模块

车牌定位是识别系统的核心环节，其准确性直接影响后续字符分割与识别的效果。常用的车牌定位方法包括基于边缘检测、颜色空间分析、形态学处理等。本文采用基于边缘检测与形态学处理相结合的方法，首先利用Sobel算子检测图像边缘，然后通过形态学开运算与闭运算去除小噪声，最后通过连通区域分析确定车牌位置。

% 示例：车牌定位
I_edge = edge(I_enhanced, 'sobel'); % Sobel边缘检测
se = strel('rectangle', [15 15]); % 创建结构元素
I_opened = imopen(I_edge, se); % 形态学开运算
I_closed = imclose(I_opened, se); % 形态学闭运算
[L, num] = bwlabel(I_closed); % 连通区域标记
stats = regionprops(L, 'BoundingBox'); % 获取边界框属性
% 根据面积、长宽比等特征筛选车牌区域

2.4 字符分割模块

字符分割是将车牌区域内的字符逐个分离的过程，其难点在于处理字符间的粘连与断裂。本文采用基于垂直投影的方法，首先计算车牌区域的垂直投影，然后根据投影的波谷与波峰确定字符的边界。

% 示例：字符分割
plate_region = imcrop(I_enhanced, stats(selected_idx).BoundingBox); % 裁剪车牌区域
plate_gray = rgb2gray(plate_region); % 转换为灰度图像
plate_binary = imbinarize(plate_gray); % 二值化
vertical_projection = sum(plate_binary, 1); % 垂直投影
% 根据投影确定字符边界，分割字符

2.5 字符识别模块

字符识别是将分割后的字符图像转换为文本信息的过程。本文采用基于模板匹配的方法，首先构建字符模板库，然后计算待识别字符与模板库中字符的相似度，选择相似度最高的字符作为识别结果。

% 示例：字符识别
% 假设已构建字符模板库templates，包含0-9, A-Z的模板图像
recognized_chars = [];
for i = 1:length(segmented_chars)
    char_img = segmented_chars{i};
    max_similarity = -inf;
    recognized_char = '';
    for j = 1:length(templates)
        similarity = corr2(char_img, templates{j}); % 计算相似度
        if similarity > max_similarity
            max_similarity = similarity;
            recognized_char = char(65 + j - 1); % 假设模板按A-Z顺序排列
        end
    end
    recognized_chars = [recognized_chars, recognized_char];
end
disp(['识别结果：', recognized_chars]);

三、系统优化与实验验证

3.1 系统优化

为提高车牌识别系统的准确性与鲁棒性，本文从以下几个方面进行了优化：

• 多尺度处理：对图像进行不同尺度的缩放，以适应不同大小的车牌。
• 多特征融合：结合边缘特征、颜色特征与纹理特征，提高车牌定位的准确性。
• 深度学习应用：引入卷积神经网络（CNN）进行字符识别，提高识别准确率。

3.2 实验验证

通过在真实场景下采集的车牌图像进行实验，验证了系统的有效性与实用性。实验结果表明，系统在不同光照条件、车牌倾斜角度与字符模糊度下，均能实现较高的识别准确率。

四、结论与展望

本文基于MATLAB平台，设计并实现了一套基于数字图像处理的车牌识别系统，通过图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等关键技术，实现了车牌号码的自动化识别。实验结果表明，系统具有较高的识别准确率与鲁棒性，可应用于实际交通场景中。未来工作将进一步优化系统性能，探索更先进的算法与技术，提高车牌识别的速度与准确性。