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在現(xiàn)實車牌識別系統(tǒng)中，由于光照不均勻、背景的復(fù)雜性等原因，造成準(zhǔn)確定位出車牌的難度較大。目前，根據(jù)車牌的特征，常見的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等，文山車牌識別系統(tǒng)批發(fā)，這些方法各有所長。值得注意的是，車牌定位算法的分類并不是，區(qū)別算法類別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長，但存在著計算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問題。

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要構(gòu)造一種有效抑制噪聲的濾波器來有效的去除目標(biāo)和背景中的噪聲，同時，能夠很好地保護車牌區(qū)域的形狀、大小及特定的車牌紋理特征。 圖像濾波，文山車牌識別系統(tǒng)安裝，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對目標(biāo)圖像的噪聲進行抑制，是圖像處理中消除噪聲的不可或缺的操作，其處理的結(jié)果的好壞將直接影響到對后續(xù)圖像進行處理和分析的有效性和可靠性。常用的濾波操作方法有很多種，如中值濾波、形態(tài)學(xué)濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。我們在這里介紹一下中值濾波和本文所研究系統(tǒng)采用的形態(tài)學(xué)濾波。

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邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量，并且剔除不相關(guān)的信息，保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會出現(xiàn)對噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價值。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界，此時二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對噪聲敏感，文山車牌識別系統(tǒng)，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。

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