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　　对于整个画面，统计出每一种(g1,g2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2)，这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a,b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a,b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。当a=1,b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=0,b=1时，像素对是垂直的，即90度扫描；当a=1,b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-1,b=1时，像素对是左对角线，即135度扫描。这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将(x,y)的空间坐标转化为“灰度对”(g1,g2)的描述，形成了灰度共生矩阵。

　　5.字符分割:在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。5.字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。6.结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。所在停车场车牌识别系统是如何进行工作的？摘要:我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集:通我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

　　中值滤波是由Tukey首先提出的一种典型的非线性滤波技术。它在一定的条件下可以克服线性滤波器如小均方滤波、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声有效。由于在实际运算过程中不需要图像的统计特征，因此使用方便。传统的中值滤波一般采用含有奇数个点的滑动窗口，用窗口中各点灰度值的中值来代替指定点的灰度值。对于奇数个元素，中值是按大小排序后中间的数值，对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。中值滤波也是一种典型的低通滤波器，主要用来抑制脉冲噪声，它能够彻底滤除尖波干扰噪声，同时又具有较好地保护目标图像边缘的特点。