随着智能交通系统的发展，车辆信息自动采集技术成为研究热点，其中车牌识别技术（License Plate Recognition, LPR）作为关键环节，广泛应用于道路监控、停车场管理和城市交通治理等领域。本文设计并实现了一套完整的车牌识别系统，采用 MATLAB 平台，以图像处理与模式识别方法为核心，完成车牌图像的预处理、定位、字符分割及字符识别等关键步骤。
作者：张家梁(自研改进)
引言
在智能交通系统（ITS, Intelligent Transportation Systems）日益普及的背景下，如何高效、准确地识别车辆身份信息成为亟待解决的重要课题。车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术通过图像采集与分析，实现对车牌号码的自动读取，为车辆通行、违章抓拍、自动收费等应用提供了关键技术支持。
车牌识别通常包括四个主要阶段：图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别。图像预处理旨在增强图像质量、去除噪声，为后续步骤提供稳定基础；车牌定位通过边缘特征或颜色信息，从整幅图中准确提取车牌区域；字符分割将车牌图像中的字符逐个分离；字符识别则将图像转化为具体文字信息，常采用模板匹配、机器学习或神经网络等方法实现。
本文基于 MATLAB 平台，结合图像处理与传统模式识别方法，构建了一个简洁有效的车牌识别系统。该系统支持标准蓝底白字车牌的识别流程，实现了从原始图像输入到完整车牌号输出的自动化处理。文中将详细介绍各模块的算法原理与实现过程，并通过多组图像实验对系统性能进行验证和分析。
系统架构
1.系统概述
本系统旨在实现对车辆图像中车牌信息的自动提取与识别，涵盖车牌定位、字符分割和字符识别等核心模块。系统整体基于 MATLAB 平台开发，结合图像处理与模板匹配技术，具备较强的可扩展性与交互性。
系统以图像输入为起点，首先通过图像预处理提高图像质量，然后定位车牌区域并进行裁剪；随后对车牌图像进行字符分割，将字符逐一提取；最后通过模板匹配方法识别字符内容，输出完整的车牌号字符串。整体结构采用模块化设计，各部分功能明确，便于调试与升级。
系统核心模块包括：
图像预处理模块：对原始图像进行灰度化、边缘检测、噪声去除等操作；
车牌定位模块：基于边缘特征或颜色特征（如蓝色区域）确定车牌区域坐标；
字符分割模块：利用像素投影与黑白像素分析提取单个字符图像；
字符识别模块：通过模板匹配方法识别中文省份简称、英文字母和数字；
结果输出模块：输出完整的识别车牌字符串，可扩展保存为 Excel、图片等。
该系统支持 GUI 操作界面，具备较好的用户交互性与可视化展示能力。
2.系统流程图
研究方法
本系统采用基于传统图像处理与模板匹配结合的车牌识别方法，依托 MATLAB 平台，集成 GUI 可视化界面与图像处理工具箱，实现车牌区域的自动定位与字符内容的智能识别。研究方法主要包括图像预处理、车牌区域提取、字符分割与模板匹配识别四个核心步骤，具体如下：
实验结果
在所选的四张具有代表性的车辆图像中（分别包含不同角度、光照、背景和字体结构的蓝底车牌图像），系统均成功完成了车牌区域定位、字符分割与内容识别，输出的车牌号码与原图一致，识别结果准确无误。
总体识别准确率：100%（4/4）
1.实验过程
载入车牌：
车牌粗定位：
车牌细定位：
车牌二值化：
车牌分割
车牌识别：
2.结果分析
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本系统在 4 张具有代表性的车辆图像（包含不同角度、光照条件、车牌结构与字体特征）中实现了 100% 的车牌识别准确率，验证了“图像预处理 → 颜色/边缘联合定位 → 垂直投影分割字符 → 模板匹配识别字符”这一经典流水线在车牌自动识别任务中的有效性与实用性。系统依托 MATLAB 平台构建图形界面，结合多种图像处理工具箱函数，实现了车牌从定位、分割到识别的全流程自动化处理。
后续若需在复杂交通场景（如夜间识别、车牌遮挡、非蓝底车牌或模糊图像）中应用本系统，可进一步引入深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或端到端的 OCR 识别框架，以提升字符识别的鲁棒性与系统对多样化车牌图像的自适应能力。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
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