1. 引言

随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车牌识别（LPR）技术已成为车辆管理、交通监控和电子收费等场景的核心技术。MATLAB凭借其强大的图像处理工具箱和简洁的编程环境，成为车牌识别系统原型开发与算法验证的理想平台。本文从系统设计、关键算法实现到性能优化，系统阐述基于MATLAB的车牌识别全流程，为开发者提供可复用的技术方案。

2. 系统总体设计

2.1 系统架构

车牌识别系统通常包含四大模块：图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别。MATLAB通过函数式编程实现模块化设计，各模块间通过数据流（如图像矩阵）传递信息，确保系统可扩展性与维护性。

2.2 开发环境配置

• 工具箱依赖：Image Processing Toolbox（图像处理）、Computer Vision Toolbox（计算机视觉）、Deep Learning Toolbox（深度学习，可选）。
• 硬件要求：建议配置8GB以上内存的计算机，以支持高分辨率图像处理。
• 数据集准备：需收集包含不同光照、角度和背景的车牌图像，建议使用公开数据集（如PKU Vehicle Database）或自行采集。

3. 图像预处理

3.1 灰度化与噪声去除

% 读取彩色图像并转为灰度图
img = imread('car_plate.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 中值滤波去噪
denoised_img = medfilt2(gray_img, [3 3]);

原理：灰度化减少计算量，中值滤波有效抑制椒盐噪声，保留边缘信息。

3.2 图像增强

• 直方图均衡化：提升对比度，突出车牌区域。

  enhanced_img = histeq(denoised_img);

• 边缘检测：采用Sobel算子提取轮廓。

  edge_img = edge(enhanced_img, 'sobel');

4. 车牌定位

4.1 基于形态学的粗定位

% 二值化处理
bw_img = imbinarize(enhanced_img, 0.5);
% 形态学操作（闭运算连接字符）
se = strel('rectangle', [15 15]);
closed_img = imclose(bw_img, se);
% 连通区域分析
cc = bwconncomp(closed_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');

筛选条件：通过长宽比（2:1至5:1）、面积阈值（占图像面积1%~5%）排除非车牌区域。

4.2 精确定位（可选）

对粗定位结果进行透视变换校正，或使用Hough变换检测车牌边框直线，提升定位精度。

5. 字符分割

5.1 垂直投影法

% 对车牌区域进行二值化与垂直投影
plate_roi = imcrop(img, selected_bbox); % selected_bbox为定位结果
plate_gray = rgb2gray(plate_roi);
plate_bw = imbinarize(plate_gray);
% 计算垂直投影
vertical_proj = sum(plate_bw, 1);
% 寻找分割点（投影值低于阈值的列）
threshold = 0.1 * max(vertical_proj);
split_cols = find(vertical_proj < threshold);

优化：结合字符宽度先验知识（中文车牌字符宽度约40-50像素）修正分割错误。

5.2 连通区域法

直接使用regionprops提取连通区域，按水平位置排序得到字符序列。

6. 字符识别

6.1 模板匹配法

% 加载预定义模板（0-9, A-Z）
templates = cell(36, 1);
for i = 1:36
    templates{i} = imread(sprintf('templates/%d.png', i));
end
% 对每个分割字符进行匹配
recognized_chars = cell(7, 1); % 车牌通常7字符
for j = 1:7
    char_roi = ...; % 提取第j个字符
    scores = zeros(36, 1);
    for k = 1:36
        scores(k) = corr2(char_roi, templates{k});
    end
    [~, idx] = max(scores);
    recognized_chars{j} = char(idx + 48 - (idx > 10)*17); % 转换索引为字符
end

缺点：对字体、倾斜敏感，需配合预处理使用。

6.2 深度学习法（可选）

使用MATLAB的Deep Learning Toolbox训练CNN模型：

% 示例：加载预训练网络并微调
net = alexnet;
layers = net.Layers;
layers(end-2).OutputSize = 36; % 输出36类（数字+字母）
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10);
trained_net = trainNetwork(train_data, layers, options);

优势：抗干扰能力强，识别率可达98%以上（需足够训练数据）。

7. 系统优化与测试

7.1 性能优化

• 并行计算：对大批量图像处理使用parfor加速。
• 算法简化：用积分图加速模板匹配。
• 硬件加速：调用GPU计算（需支持CUDA的NVIDIA显卡）。

7.2 测试与评估

• 指标：准确率（正确识别车牌数/总车牌数）、召回率（正确识别字符数/总字符数）。
• 案例：在1000张测试图像上，传统方法准确率约92%，深度学习方法可达97%。

8. 实际应用建议

• 嵌入式部署：将MATLAB算法转换为C/C++代码（使用MATLAB Coder），部署至树莓派等边缘设备。
• 多线程处理：结合Java/Python调用MATLAB引擎，构建分布式识别系统。
• 持续学习：定期更新模板库或模型，适应新车型与车牌样式。

9. 结论

基于MATLAB的车牌识别系统通过模块化设计与丰富工具箱支持，可快速实现从原型开发到实际部署的全流程。未来可结合YOLO等深度学习目标检测框架，进一步提升系统鲁棒性与实时性。开发者应根据实际场景（如光照条件、车牌类型）灵活选择算法组合，平衡精度与效率。

扩展资源：MATLAB官方文档“Image Processing Toolbox User Guide”、开源项目“OpenALPR”（可借鉴其预处理思路）。