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提出了一種利用灰度形態(tài)變換快速提取汽車(chē)牌照區(qū)域的方法。利用灰度形態(tài)變換對(duì)輸入的圖像進(jìn)行濾波，根據(jù)牌照的大致尺寸和濾波圖像的模板卷積得到幾個(gè)牌照的候選區(qū)域，最后分析候選區(qū)域內(nèi)水平方向的波峰高寬比和波峰數(shù)得到真正的牌照區(qū)域。
基于圖像理解的汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要分支，有著非常廣泛的應(yīng)用前景，而把汽車(chē)牌照從復(fù)雜的汽車(chē)圖像中分割出來(lái)是汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題。在過(guò)去的十幾年中，各國(guó)的科研人員提出了不少提取汽車(chē)牌照的方法。Choicl］和Kim提出利用Hough變換尋找垂直邊緣提取汽車(chē)牌照的方法，此方法由于許多汽車(chē)前部散熱器產(chǎn)生的垂直邊緣和某些牌照邊框的扭曲或某些汽車(chē)牌照沒(méi)有邊框而魯棒性較差。S．K．Kirric3］和H．J．Kim提出的基于遺傳算法分割提取汽車(chē)牌照的方法，最大缺點(diǎn)是耗時(shí)長(zhǎng)，難以進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。
圖l中牌照區(qū)域的長(zhǎng)為173象素、高為36象素。從左到右、從上到下的8條曲線依次為牌照區(qū)域灰度圖第10-17條水平方向的灰度值。通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn)，在牌照區(qū)域的水平方向不僅空間頻率變化大，而且具有許多陡峭的峰（谷）和高曲率點(diǎn)。
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