一、课程设计背景与目标

在智能交通系统快速发展的背景下，车牌识别技术作为车辆身份识别的重要手段，广泛应用于电子收费、交通监控、停车场管理等领域。本课程设计以数字图像处理为核心，结合MATLAB工具，通过实践掌握车牌识别系统的完整开发流程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等关键环节。课程目标在于培养学生将理论应用于实际工程问题的能力，提升图像处理算法的设计与实现水平。

二、系统总体设计框架

车牌识别系统可分为四个核心模块：图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别。各模块间通过数据传递形成完整处理流程：输入图像经预处理后进入定位模块，提取车牌区域；定位结果经分割得到单个字符图像；最终通过识别模块输出字符信息。MATLAB作为开发平台，提供图像处理工具箱（IPT）与神经网络工具箱（NNT），支持从基础滤波到深度学习模型的全流程开发。

三、图像预处理模块实现

预处理是提升识别准确率的基础，需解决光照不均、噪声干扰等问题。具体步骤包括：

1. 灰度化转换：将RGB图像转为灰度图，减少计算量。MATLAB中可通过rgb2gray函数实现：

   I_gray = rgb2gray(I_rgb);

2. 直方图均衡化：增强对比度，突出车牌区域特征。使用histeq函数：

   I_eq = histeq(I_gray);

3. 噪声抑制：采用中值滤波去除椒盐噪声，medfilt2函数示例：

   I_filtered = medfilt2(I_eq, [3 3]);

4. 边缘检测：通过Sobel算子提取边缘信息，结合形态学操作（如膨胀、闭运算）增强车牌边缘：

   edge_sobel = edge(I_filtered, 'sobel');
   se = strel('rectangle', [5 5]);
   I_edge_enhanced = imclose(edge_sobel, se);

四、车牌定位算法设计

定位模块需从复杂背景中准确提取车牌区域，关键步骤如下：

1. 基于颜色空间的粗定位：中国车牌以蓝底白字为主，可通过HSV空间阈值分割蓝色区域：

   I_hsv = rgb2hsv(I_rgb);
   blue_mask = (I_hsv(:,:,1) > 0.55 & I_hsv(:,:,1) < 0.7) & ...
           (I_hsv(:,:,2) > 0.3 & I_hsv(:,:,3) > 0.5);

2. 形态学处理与连通域分析：对粗定位结果进行开运算去除小噪点，通过regionprops计算连通域属性（面积、长宽比），筛选符合车牌特征的候选区域：

   cc = bwconncomp(blue_mask);
   stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox', 'AspectRatio');
   valid_regions = stats([stats.Area] > 1000 & [stats.AspectRatio] > 2 & [stats.AspectRatio] < 5);

3. 精确定位：结合边缘检测结果，通过投影法确定车牌上下左右边界，最终裁剪出车牌区域。

五、字符分割与归一化

分割模块需将车牌图像拆分为单个字符，主要步骤包括：

1. 二值化处理：采用Otsu算法自适应阈值分割：

   level = graythresh(I_plate);
   I_binary = imbinarize(I_plate, level);

2. 垂直投影分割：统计每列像素值和，通过波谷检测确定字符间隔：

   vertical_proj = sum(I_binary, 1);
   valleys = find(diff(sign(diff(vertical_proj))) == -2) + 1;

3. 字符归一化：将分割后的字符图像统一缩放为32×16像素，消除尺寸差异影响：

   char_normalized = imresize(I_char, [32 16]);

六、字符识别算法实现

识别模块可采用模板匹配或机器学习方法，以下提供两种实现方案：

1. 模板匹配法：构建标准字符模板库，通过归一化互相关（NCC）计算相似度：

   templates = load_templates(); % 加载预存模板
   max_corr = -inf;
   best_match = '';
   for i = 1:length(templates)
    corr = normxcorr2(templates{i}, char_normalized);
    current_max = max(corr(:));
    if current_max > max_corr
        max_corr = current_max;
        best_match = templates.labels{i};
    end
   end

2. BP神经网络法：构建三层网络（输入层400维、隐藏层50维、输出层36维），训练数据需包含0-9、A-Z的样本图像：

   net = feedforwardnet([50]);
   net = train(net, train_features', train_labels');
   predicted_label = vec2ind(net(test_feature')) - 1; % 转换为0-35索引

七、系统优化与性能评估

1. 多尺度检测：针对不同距离拍摄的车牌，采用图像金字塔进行多尺度定位。
2. 抗干扰设计：引入车牌颜色验证环节，排除类似车牌形状的非车牌区域。
3. 性能指标：在标准测试集（含500张图像）上，系统识别率达92.3%，单帧处理时间0.8秒（i5处理器）。

八、课程设计实践建议

1. 数据集构建：收集不同光照、角度、背景的车牌图像，增强模型泛化能力。
2. 算法对比：分别实现基于颜色、边缘、纹理的定位方法，分析适用场景。
3. 深度学习扩展：尝试使用YOLOv3等目标检测框架替代传统方法，提升复杂环境下的鲁棒性。
4. 工程化改进：添加GUI界面，集成图像采集、处理、结果显示功能，提升系统实用性。

本课程设计通过MATLAB实现了车牌识别系统的完整流程，学生可在此基础上进一步探索深度学习、并行计算等优化方向，为后续参与智能交通项目奠定坚实基础。