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核心手段，广泛应用于交通管理、电子收费、停车场管理等领域。数字图像处理作为LPR技术的理论基础，其课程设计旨在通过实践加深学生对图像处理算法的理解与应用能力。MATLAB作为一种高效的数值计算和可视化工具，为车牌识别系统的设计与实现提供了便捷的开发环境。本文将详细介绍基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现过程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等关键步骤。

二、系统设计概述

1. 系统架构

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车辆图像；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；车牌定位模块从图像中提取车牌区域；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. MATLAB优势

MATLAB在数字图像处理领域具有显著优势，其丰富的图像处理工具箱（如Image Processing Toolbox）提供了大量预定义的图像处理函数，简化了开发流程。此外，MATLAB的交互式开发环境便于调试与优化算法，提高了开发效率。

三、图像预处理

1. 图像灰度化

原始图像通常为RGB彩色图像，为减少计算量，首先将其转换为灰度图像。MATLAB中可使用rgb2gray函数实现。

I = imread('car.jpg'); % 读取图像
I_gray = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像

2. 图像增强

为提高车牌区域与背景的对比度，采用直方图均衡化方法增强图像。MATLAB中可使用histeq函数实现。

I_enhanced = histeq(I_gray); % 直方图均衡化

3. 图像去噪

采用中值滤波去除图像中的噪声。MATLAB中可使用medfilt2函数实现。

I_denoised = medfilt2(I_enhanced, [3 3]); % 3x3中值滤波

四、车牌定位

1. 边缘检测

采用Sobel算子检测图像边缘，突出车牌区域。MATLAB中可使用edge函数结合'sobel'参数实现。

I_edge = edge(I_denoised, 'sobel'); % Sobel边缘检测

2. 形态学处理

通过膨胀与腐蚀操作连接边缘，形成连通区域。MATLAB中可使用imdilate与imerode函数实现。

se = strel('rectangle', [5 5]); % 定义结构元素
I_dilated = imdilate(I_edge, se); % 膨胀操作
I_eroded = imerode(I_dilated, se); % 腐蚀操作

3. 车牌区域提取

根据车牌的几何特征（如长宽比、面积等）筛选连通区域，定位车牌。MATLAB中可使用regionprops函数获取连通区域属性，结合条件判断提取车牌。

stats = regionprops(I_eroded, 'BoundingBox', 'Area'); % 获取连通区域属性
for i = 1:length(stats)
    if stats(i).Area > 1000 && stats(i).BoundingBox(3)/stats(i).BoundingBox(4) > 2 % 条件判断
        plate_bbox = stats(i).BoundingBox; % 提取车牌边界框
        break;
    end
end
I_plate = imcrop(I_denoised, plate_bbox); % 裁剪车牌区域

五、字符分割与识别

1. 字符分割

采用垂直投影法分割车牌字符。MATLAB中可通过计算每列像素和，结合阈值判断字符边界。

[rows, cols] = size(I_plate);
vertical_projection = sum(I_plate, 1); % 垂直投影
threshold = mean(vertical_projection); % 设置阈值
% 根据阈值分割字符（此处简化处理，实际需更复杂的逻辑）

2. 字符识别

采用模板匹配法识别字符。MATLAB中可使用corr2函数计算待识别字符与模板字符的相关性，选择相关性最高的模板作为识别结果。

templates = cell(10, 1); % 假设已加载0-9的模板字符
recognized_chars = '';
for i = 1:length(templates)
    corr_values(i) = corr2(I_char, templates{i}); % 计算相关性
end
[~, idx] = max(corr_values); % 获取最大相关性索引
recognized_chars = strcat(recognized_chars, num2str(idx-1)); % 识别结果（假设模板顺序为0-9）

六、系统优化与改进

1. 算法优化

针对车牌定位与字符识别的准确性，可引入更复杂的算法，如基于深度学习的车牌定位方法（如YOLO系列）与字符识别网络（如CRNN）。

2. 实时性提升

为满足实时性要求，可优化算法复杂度，或采用GPU加速计算。MATLAB支持GPU计算，可通过gpuArray函数将数据转移至GPU进行处理。

3. 多场景适应性

针对不同光照、角度、遮挡等场景，需增强系统的鲁棒性。可通过数据增强技术（如旋转、缩放、添加噪声等）扩充训练集，提高模型泛化能力。

七、结论

本文详细介绍了基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现过程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等关键步骤。通过实践，加深了对数字图像处理算法的理解与应用能力。未来，可进一步优化算法，提高系统准确性与实时性，拓展其在智能交通领域的应用。

本文为数字图像处理课程设计提供了实用参考，展示了MATLAB在图像处理领域的强大能力。对于开发者而言，掌握MATLAB图像处理技术，将有助于解决实际工程中的图像处理问题，提升开发效率与质量。