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提出了一种利用灰度形态变换快速提取汽车牌照区域的方法。利用灰度形态变换对输入的图像进行滤波，根据牌照的大致尺寸和滤波图像的模板卷积得到几个牌照的候选区域，最后分析候选区域内水平方向的波峰高宽比和波峰数得到真正的牌照区域。
基于图像理解的汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的一个重要分支，有着非常广泛的应用前景，而把汽车牌照从复杂的汽车图像中分割出来是汽车牌照自动识别系统必须解决的关键问题。在过去的十几年中，各国的科研人员提出了不少提取汽车牌照的方法。Choicl］和Kim提出利用Hough变换寻找垂直边缘提取汽车牌照的方法，此方法由于许多汽车前部散热器产生的垂直边缘和某些牌照边框的扭曲或某些汽车牌照没有边框而鲁棒性较差。S．K．Kirric3］和H．J．Kim提出的基于遗传算法分割提取汽车牌照的方法，最大缺点是耗时长，难以进行实时处理。
图l中牌照区域的长为173象素、高为36象素。从左到右、从上到下的8条曲线依次为牌照区域灰度图第10-17条水平方向的灰度值。通过观察发现，在牌照区域的水平方向不仅空间频率变化大，而且具有许多陡峭的峰（谷）和高曲率点。
车牌识别系统
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