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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，紅河車牌識別系統(tǒng)報價，往往只用到一階和二階導數(shù)進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更-的導數(shù)，但是，紅河車牌識別系統(tǒng)，因為噪聲的影響，紅河車牌識別系統(tǒng)安裝，在純粹二階導數(shù)操作中就會出現(xiàn)對噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價值。此外，二階導數(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，只利用一階導數(shù)可能找不到邊界，此時二階導數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導數(shù)對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。
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車牌字符分割算法的研究
車牌字符分割就是對已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進行分割，從而獲取車牌上的字符，是車牌字符識別的前提和準備。車牌字符分割的好壞，直接影響到識別效果的好壞。在車牌識別系統(tǒng)中，由于車牌污染、背景復雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響，很難找到一種普遍使用的分割方法。
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高速公路收費系統(tǒng)已經(jīng)基本實現(xiàn)自動化，當車輛在高速公路收費入口站時，系統(tǒng)進行車牌識別，保存車牌信息，當車輛在高速公路收費出口站時，系統(tǒng)再次進行車牌識別，與進入車輛的車牌信息進行比對，只有進站和出站的車牌一致方可讓車輛通行，自動收費系統(tǒng)可以有效地提高車輛的通行效率，并且可以有效地檢測出逃費車輛。
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