车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应大，而另一个则对水平边缘响应大，取两个卷积之中的大值作为该像素点的输出值。车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理
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车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应大，而另一个则对水平边缘响应大，取两个卷积之中的大值作为该像素点的输出值。
车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255.
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割当车牌的一个汉字字符被分割出来之后，继续扫描车牌区域图像，当某一列的像素值为255的像素个数开始大于阈值1时，这一列就是车牌字符开始的位置，当某一列的像素值为255的像素的个数开始小于阈值1时，这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去，直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。
车牌识别的发展。在智能化交通管理系统中，汽车身份识别相当于vc++中的“基类”地位，即智能化交通管理系统中的其他子模块需要在汽车身份识别的基础上进行继承和发展。所以我们认为，汽车身份识别要求较高的集成度，1好能由可以嵌入到其他系统中的、集成度高的模块来完成，如单片机、CPLD。而现阶段的汽车身份识别大部分却是依靠计算机来完成的。
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