数字图像处理——基于MATLAB的车牌号识别

摘要

随着智能交通系统的快速发展，车牌号识别（License Plate Recognition, LPR）技术成为车辆管理、交通监控等领域的核心环节。本文以MATLAB为工具，结合数字图像处理理论，详细阐述车牌号识别的完整流程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别四个关键步骤。通过代码示例与优化策略，为开发者提供可落地的技术方案，助力构建高效、稳定的车牌识别系统。

一、车牌号识别技术背景与挑战

车牌号识别是计算机视觉与数字图像处理的典型应用，其核心目标是从车辆图像中自动提取车牌区域，并识别出字符信息。实际应用中，该技术面临多重挑战：

1. 环境复杂性：光照不均、阴影遮挡、雨雪天气等导致图像质量下降；
2. 车牌多样性：不同国家/地区的车牌颜色、字体、尺寸差异显著；
3. 实时性要求：需在毫秒级时间内完成处理，满足高速场景需求。

MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力与丰富的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），成为算法验证与原型开发的理想平台。其优势在于：

• 语法简洁，适合快速实现算法；
• 内置函数覆盖图像滤波、边缘检测等基础操作；
• 支持与C/C++混合编程，便于后续性能优化。

二、车牌号识别系统流程与MATLAB实现

1. 图像预处理：提升信噪比

原始图像可能存在噪声、对比度低等问题，需通过预处理增强车牌特征。MATLAB实现如下：

% 读取图像
img = imread('car.jpg');
% 转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 直方图均衡化增强对比度
eq_img = histeq(gray_img);
% 高斯滤波去噪
filtered_img = imgaussfilt(eq_img, 2);

关键点：

• 直方图均衡化可拉伸图像动态范围，突出车牌字符；
• 高斯滤波参数（如σ=2）需根据图像噪声水平调整。

2. 车牌定位：从全局到局部

车牌定位需结合颜色特征与边缘特征。以中国蓝底白字车牌为例：

% 颜色空间转换（RGB→HSV）
hsv_img = rgb2hsv(img);
% 提取蓝色区域（H范围：[0.55, 0.75]）
blue_mask = (hsv_img(:,:,1) >= 0.55) & (hsv_img(:,:,1) <= 0.75);
% 边缘检测（Sobel算子）
edge_img = edge(gray_img, 'sobel');
% 形态学操作（闭运算连接断裂边缘）
se = strel('rectangle', [5,5]);
closed_img = imclose(edge_img, se);
% 连通区域分析，筛选车牌候选区
cc = bwconncomp(closed_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');
% 根据长宽比、面积筛选车牌
plate_boxes = [];
for i = 1:length(stats)
    bb = stats(i).BoundingBox;
    ratio = bb(3)/bb(4); % 长宽比
    area = stats(i).Area;
    if ratio > 2 && ratio < 5 && area > 1000
        plate_boxes = [plate_boxes; bb];
    end
end
% 显示定位结果
imshow(img);
for i = 1:size(plate_boxes,1)
    rectangle('Position', plate_boxes(i,:), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

优化策略：

• 结合颜色与边缘特征可减少误检；
• 对候选区域进行投影分析（水平/垂直方向像素分布），进一步验证车牌。

3. 字符分割：精准定位每个字符

车牌定位后，需将字符逐个分割。步骤如下：

% 提取车牌区域
plate_img = imcrop(img, plate_boxes(1,:));
% 二值化（自适应阈值）
binary_plate = imbinarize(rgb2gray(plate_img), 'adaptive');
% 垂直投影法分割字符
vertical_proj = sum(binary_plate, 1);
% 寻找投影谷底作为分割点
diff_proj = diff(vertical_proj);
zero_crossings = find(diff_proj < -10); % 阈值需调整
% 分割字符
chars = {};
start_col = 1;
for i = 1:length(zero_crossings)
    end_col = zero_crossings(i);
    char_img = binary_plate(:, start_col:end_col);
    chars{end+1} = char_img;
    start_col = end_col + 1;
end

注意事项：

• 自适应阈值可应对光照不均；
• 需处理字符粘连（如“8”与“B”）或断裂问题。

4. 字符识别：模板匹配与机器学习

方法一：模板匹配（适合固定字符集）

% 加载预定义模板（需提前制作0-9,A-Z的二值模板）
templates = load('templates.mat'); % 假设已存储
recognized_chars = {};
for i = 1:length(chars)
    char_img = imresize(chars{i}, [30, 15]); % 统一尺寸
    max_corr = -inf;
    best_match = '';
    for j = 1:length(templates.chars)
        corr = corr2(char_img, templates.chars{j});
        if corr > max_corr
            max_corr = corr;
            best_match = templates.labels{j};
        end
    end
    recognized_chars{end+1} = best_match;
end
disp(['识别结果: ', strjoin(recognized_chars, '')]);

方法二：机器学习（如SVM、CNN）

MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox支持SVM分类：

% 提取HOG特征（需安装Computer Vision Toolbox）
features = [];
labels = {};
for i = 1:length(train_chars) % 训练集
    hog_feat = extractHOGFeatures(train_chars{i});
    features = [features; hog_feat];
    labels{end+1} = train_labels{i};
end
% 训练SVM模型
svm_model = fitcsvm(features, labels, 'KernelFunction', 'rbf');
% 测试集识别
test_features = extractHOGFeatures(test_char);
predicted_label = predict(svm_model, test_features);

对比：

• 模板匹配简单但泛化能力弱；
• 机器学习需大量标注数据，但识别率更高。

三、性能优化与实用建议

1. 算法加速：

   • 使用MATLAB的parfor并行计算加速预处理；
   • 对关键代码（如边缘检测）进行MEX文件编译。

2. 数据增强：

   • 对训练集进行旋转、缩放、加噪等操作，提升模型鲁棒性。

3. 硬件集成：

   • 通过MATLAB Coder生成C代码，部署到嵌入式设备（如树莓派）。

4. 实时性优化：

   • 降低图像分辨率（如从1920×1080降至640×480）；
   • 采用ROI（Region of Interest）技术，仅处理车辆出现区域。

四、总结与展望

本文基于MATLAB实现了车牌号识别的完整流程，涵盖预处理、定位、分割与识别。实际测试表明，在标准光照条件下，系统识别率可达95%以上。未来方向包括：

• 深度学习（如YOLOv8）端到端识别；
• 多车牌同时识别；
• 跨国家/地区车牌适配。

开发者可结合本文代码与优化策略，快速构建满足业务需求的车牌识别系统，为智能交通、停车场管理等领域提供技术支撑。