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,道路上行驶的车辆不断增多,,,“汉王眼”,另外深圳吉通电子有限公司、亚洲视觉科技有限公司、%以上,但是由于使用的环境不同,特别是在夜晚特殊情况下,、车牌定位、:基于纹理分析的方法⋯、基于边缘检测的方法⒒谑翁У姆椒╗、基于图像的彩色信息法】、基于神经网络定位龋车辆图像是从各类不同环境中拍摄的,亮度、。彩色图像色彩不明显,此时基于颜色信息的车牌定位方法将失去效用,而且彩色图牌定位的步骤中,通过对二值化后车辆图像特征的分析,采取了图片自下而上扫描,对扫描行连续跳变点数目进,不帐「咚俟房毓杉庞邢薰竞戏使芾泶Γ戏摘要:车牌定位是智能交通管理中一个重要的环节,通过提出一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法,使用自适应灰度差阈值生成二值图。它是纹理清晰、边缘表现突出,,并设置跳变点间最大间距、车牌有效行数和区域长宽比,:车牌定位;自适应;灰度差;阈值中图分类号:文献标识码:文章编号:———,收稿日期:—一修回日期:——作者简介:曹陆军,男,安徽合肥人,安徽省高速公路控股集团有限公司合肥管理处工程师,硕士;研究方向:图像处理和机电一体化.:.琣—.—琺,,;籫;,琀
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车牌图像灰度差二值化,藌,一八戈,采用自适应阈值增强程序夜晚适应性像运算时,需进行颜色空间变换、计算量大.‘时疚慕ú噬计茸;,,对采集到的车辆图片进行分析可以看出,虽然图像细节各有不同,但车辆牌照的字符和底色部分像素具有比较均匀的灰度值。且两部分像素具有较大的差值‘.选择不同类型的车牌图像,#蛭2裳阋咽窍嗷ゼ洳钪底钚〉.,烁辏琘话藌,躎,采用石,,对相隔一像素点的两像素点进行灰度差值计算,大于阈值之间的比较,防止牌照字符和底色相交过渡点的干扰,在边缘处产生两个白色跳变点,使得牌照区域中跳变点个数更多,纹理更明显,方便了下一步骤对车辆牌照的定位使用灰度差阈值对灰度图进行二值化,可以很好地将车牌字符和底色进行分离,同时弱化了车牌区域外其他区域的纹理信息,从而避免了阈值二值化法幸蛏柚勉兄挡坏保普涨蜃址偷咨梦M一灰度值的问题.