在复杂天气和低光照环境下，车牌识别系统的准确率和稳定性显著下降，严重影响交通管理与智能监控的可靠性。本文针对雾霾天气和夜间环境下车牌图像特征模糊、对比度低、噪声干扰严重的问题，提出了一种融合图像增强与模板匹配的车牌识别方法。系统首先采用全局直方图均衡去雾算法对输入图像进行预处理，以提升图像对比度与边缘清晰度；随后利用投影分析与边缘检测相结合的方式进行车牌区域定位与矫正；在字符分割阶段，通过归一化模板匹配实现对汉字、字母及数字的逐类识别。为提升人机交互效果，系统还集成了语音播报模块，实现车牌识别结果的实时语音输出。实验部分基于白天、夜间和雾霾条件下的多场景车牌样本进行验证，结果表明该系统在复杂环境下能够保持较高的识别率和鲁棒性，具备较强的实用价值与推广潜力。
作者：张家梁(自研改进)
引言
随着智能交通与智慧城市的发展，车牌识别技术已成为交通监控、道路收费、违章取证及车辆管理的重要支撑手段。传统的车牌识别系统在光照充足、天气良好的条件下能够取得较高的识别精度，但在雾霾天气、夜间低照度等复杂环境中，识别率显著下降。这主要源于车牌图像在恶劣环境下存在对比度不足、边缘模糊、噪声增强等问题，导致后续的车牌定位与字符识别环节难以实现稳定的效果。
近年来，学者们针对复杂环境下的车牌识别提出了多种改进方法，如基于深度学习的端到端识别模型、图像增强预处理方法以及多模态信息融合技术。然而，深度学习模型通常对训练样本规模和计算资源依赖较大，在资源有限或特定环境数据不足的情况下，其泛化能力存在一定局限。因此，探索结合传统图像处理与模板匹配的轻量化方法，仍具有实际应用价值。
本文设计并实现了一套“雾霾天气+夜间车牌识别系统”。该系统以图像增强为核心，通过全局直方图均衡去雾算法提升图像清晰度，并结合边缘检测与投影分析实现车牌区域定位。字符识别部分采用归一化模板匹配方法，对汉字、字母及数字进行分类识别。为提升用户体验，系统还引入语音播报功能，实现车牌号的实时语音输出。最后，通过白天、夜间和雾霾三类环境下的数据集对系统进行了验证，实验结果表明该方法在复杂环境中依然保持了较高的识别准确率和稳定性。
综上，本文的研究不仅为恶劣天气与低光照条件下的车牌识别提供了有效解决方案，也为实际交通管理和智能监控的可靠运行提供了技术支撑。
系统架构
1.系统概述
本系统基于 MATLAB 平台，面向雾霾天气与夜间低照度条件下的车牌图像识别实验设计，主要实现对车牌图像的读取、预处理、车牌定位与矫正、字符分割与模板匹配识别，并通过 GUI 界面与语音播报实现交互式输出与结果展示。系统由 参数设置模块、数据读入模块、图像预处理模块、车牌定位与矫正模块、字符分割与识别模块、结果展示与交互模块 构成。
参数设置模块：
初始化系统关键参数，包括车牌图像输入路径、图像增强选项（去雾/对比度增强）、字符模板路径、语音播报开关等，确保后续处理流程统一化、可控化。
数据读入模块：
支持用户通过文件选择对话框加载白天、夜间及雾霾条件下的车牌图像，自动校验文件格式，并在 GUI 界面中显示原始输入图像，方便用户直观对比后续处理效果。
图像预处理模块：
针对不同场景图像执行增强与标准化操作：雾霾图像采用全局直方图均衡去雾算法提升对比度，夜间图像通过亮度/对比度调节改善可见性；随后统一进行灰度化与噪声抑制处理，增强字符边缘特征，为后续定位与识别提供高质量输入。
车牌定位与矫正模块：
结合边缘检测与投影分析实现车牌区域的自动定位，并通过形态学处理剔除干扰区域；对倾斜或透视畸变的车牌执行几何矫正，保证字符排列的水平性与规则性。
字符分割与识别模块：
采用投影分割与连通域分析对矫正后的车牌区域进行字符切分，并对分割后的字符执行归一化处理；随后调用模板匹配方法分别对汉字、字母与数字进行识别，并结合规则校验机制（车牌长度、类别位约束）提升整体识别准确率。
结果展示与交互模块：
在 GUI 界面直观展示输入车牌图像、识别结果与处理步骤，并集成语音播报功能，调用相应的省份简称、字母和数字语音模板，实现识别结果的实时播报。同时支持输出日志文件，便于后续性能评估与系统调试。
系统设计目标 是实现一个 完整、可复现、可扩展的车牌识别实验平台，既能用于复杂环境下车牌识别方法的研究与性能对比实验，也可作为 计算机视觉课程教学与智能交通应用开发 的参考工具。
2.系统流程图
研究方法
本研究采用“图像增强—车牌定位—几何矫正—字符分割—模板匹配识别—结果输出”的处理流程，在雾霾与夜间复杂环境下实现车牌的自动识别与语音播报。
实验结果
实验结果表明：本系统在白天、雾霾和夜间三类典型环境下均能实现较高的车牌识别准确率，其中白天场景识别效果最佳，雾霾场景通过去雾增强保持了较高鲁棒性但耗时略长，夜间场景在光照不足条件下依然能够稳定识别，说明所设计的方法具有较强的适应性与实用价值。
运行main_rec.m
图1 基于MATLAB的白天车牌识别系统
分析：白天条件下光照充足、图像清晰，系统能够快速准确地识别车牌字符（桂A·77416），识别效果最佳。
图2 基于MATLAB的雾霾车牌识别系统
分析：在雾霾环境下，系统通过去雾与形态学增强仍能准确识别车牌 桂A·Y5299，但处理耗时略高于白天场景。
图3 基于MATLAB的夜间车牌识别系统
分析：在夜间低光照环境下，系统通过增强与矫正依然能够准确识别车牌 桂A·72668，识别精度较高，运行时间适中。
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
本研究设计并实现了一套基于 MATLAB 的车牌识别系统，针对白天、雾霾和夜间等复杂环境下图像质量差异，提出了结合图像增强、车牌定位与矫正、字符分割及模板匹配的处理流程。实验结果表明，系统在三类场景下均能够准确识别车牌号码，其中白天条件下识别效果最佳，雾霾和夜间场景通过增强与形态学处理也保持了较高的准确率和鲁棒性。总体而言，该系统具有较好的可复现性与扩展性，不仅为智能交通中复杂环境下的车牌识别提供了有效技术途径，也可为后续研究和应用推广奠定基础。
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。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。
