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- 标题：基于模板匹配的模糊车牌识别系统 - 模板匹配+模糊车牌还原：matlab GUI界面 最小二乘法滤波 定位车牌 字符分割 模板匹配 - 模板匹配+模糊车牌还原：打开图像 打开图像 模糊 选择还原算法 灰度化 阈值化 边缘检测 孔洞填充 形态学操作 滤波操作 粗定位 精定位 字符分割 模板匹配 显示最终识别结果 - 模板匹配+模糊车牌还原：使用matlab gui界面进行操作，可对车牌进行模糊并进行复原操作，对蓝牌车辆进行有效识别，主要目的是对图像处理的掌握，使用模板匹配算法

在智能交通领域，车牌识别是一项关键技术。今天咱们来聊聊基于模板匹配的模糊车牌识别系统，这个系统利用 Matlab GUI 界面，结合一系列图像处理操作，实现对模糊车牌的还原与识别。

Matlab GUI 界面搭建

Matlab 的 GUI 为我们提供了一个直观的交互环境。我们可以通过 GUIDE（Graphical User Interface Development Environment）来创建界面。例如，在界面上设置按钮用于打开图像、选择还原算法，设置显示区域来展示处理前后的图像以及最终识别结果。

% 创建一个按钮 uicontrol('Style', 'pushbutton',... 'String', '打开图像',... 'Position', [100 100 100 30],... 'Callback', @openImageCallback);

在上述代码中，uicontrol函数创建了一个按钮，Style指定为按钮样式，String是按钮显示的文本，Position确定了按钮在界面上的位置和大小，Callback则关联了按钮被点击时执行的函数openImageCallback。

图像处理流程

打开图像与模糊处理

首先得打开图像，Matlab 中可以使用imread函数。假设图像存在当前目录下：

image = imread('car_plate.jpg'); % 进行模糊处理，这里使用高斯模糊 blurredImage = imgaussfilt(image, 2);

imgaussfilt函数对图像进行高斯模糊，参数2控制模糊的程度，数值越大越模糊。

选择还原算法及灰度化、阈值化

选择合适的还原算法后，先将图像灰度化。因为后续很多处理在灰度图像上更方便。

grayImage = rgb2gray(blurredImage); % 进行阈值化处理，将图像二值化 bwImage = imbinarize(grayImage);

rgb2gray把彩色图像转换为灰度图像，imbinarize则根据图像灰度分布自动计算阈值并进行二值化。

边缘检测、孔洞填充与形态学操作

edges = edge(bwImage, 'Canny'); filledEdges = imfill(edges, 'holes'); se = strel('rectangle', [3 3]); morphImage = imclose(filledEdges, se);

edge函数采用 Canny 算子进行边缘检测，imfill填充检测出边缘中的孔洞，imclose结合形态学结构元素se进行闭运算，平滑图像边缘、连接断裂部分。

滤波操作、定位车牌

filteredImage = medfilt2(morphImage, [5 5]); % 粗定位车牌 % 这里可以根据车牌的一些特征，比如长宽比等进行初步筛选 % 假设我们已经通过一些算法得到了可能的车牌区域 boundingBox boundingBox = [x y width height]; roi = imcrop(filteredImage, boundingBox); % 精定位车牌，这里可以进一步细化区域

medfilt2进行中值滤波，去除噪声。粗定位时利用车牌的先验特征筛选可能区域，imcrop裁剪出感兴趣区域（ROI），后续还可以通过更精细算法精确定位车牌。

字符分割与模板匹配

% 字符分割，这里假设已经有分割算法得到单个字符图像数组 charImages % 模板匹配，假设已经有模板库 templateLibrary recognizedChars = []; for i = 1:length(charImages) charImage = charImages{i}; bestMatchIndex = 1; bestMatchScore = 0; for j = 1:length(templateLibrary) template = templateLibrary{j}; score = normxcorr2(template, charImage); if score > bestMatchScore bestMatchScore = score; bestMatchIndex = j; end end recognizedChars = [recognizedChars, charIndexToChar(bestMatchIndex)]; end

字符分割后，对每个字符图像与模板库中的模板进行归一化互相关匹配normxcorr2，找出匹配度最高的模板对应的字符。

最终显示识别结果

在 Matlab GUI 界面上显示最终识别的车牌号码以及处理前后的图像，方便直观查看处理效果。

% 在指定的 axes 中显示处理后的图像 axes(handles.axes1); imshow(finalProcessedImage); % 在文本框中显示识别结果 set(handles.edit1, 'String', recognizedChars);

通过上述流程，基于模板匹配的模糊车牌识别系统就能对蓝牌车辆的模糊车牌进行有效识别，帮助我们更好地掌握图像处理技术与模板匹配算法。