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提出了一種利用灰度形態(tài)變換快速提取汽車牌照區(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，而把汽車牌照從復(fù)雜的汽車圖像中分割出來是汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)必須解決的關(guān)鍵問題。在過去的十幾年中，各國的科研人員提出了不少提取汽車牌照的方法。Choicl］和Kim提出利用Hough變換尋找垂直邊緣提取汽車牌照的方法，此方法由于許多汽車前部散熱器產(chǎn)生的垂直邊緣和某些牌照邊框的扭曲或某些汽車牌照沒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牌照的方法，最大缺點(diǎn)是耗時(shí)長，難以進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。
圖l中牌照區(qū)域的長為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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