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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(jìn)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，解決的辦法是先對圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測。

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車牌矯正及精定位模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計的快速圖像處理濾波器，車牌識別系統(tǒng)定做，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點就是通過對多個中間結(jié)果的分析還可以對車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。

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車牌識別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì)，對經(jīng)過二值化后的車牌圖像首先進(jìn)行閉運算操作，使得車牌的字符區(qū)域連接起來，然后對車牌圖像進(jìn)行開運算操作，來消除車牌上的噪聲，得到明亮的車牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車牌并定位出車牌區(qū)域 通過對車牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)算，圖像中剩下少部分的連通區(qū)域，即為車牌的候選區(qū)域，這些區(qū)域包括車牌區(qū)域和偽車牌區(qū)域，為此，需要從圖像中去除偽車牌并定位出車牌。

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