数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。所谓边缘是指其周围像素灰度值有阶跃变化或屋顶变化的那些像素点的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、图像基元与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征，图像理解和分析的步一般都是边缘检测。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的的。

　　3.停车场收费系统        当车辆进入停车场时,收费系统抓拍车辆图片并进行车牌识别,保存车辆信息和进入时间；当车辆离开时,停车场收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存下车辆的离开时间,并在数据库中搜索该车的进入时间,计算出该车的停车费用,车主缴完停车费后,收费系统自动抬杆放行。现在许多智能车场车牌识别系统可以使车辆进出，无需停车刷卡即可完成进出和车牌识别，加快车辆交通速度，节省管理工作，降低人员成本，因此被广泛应用于各种场合。如果系统遇到智能停车场车辆识别错误，无法识别现象我们要及时了解相关的原因，了解避免因外部原因造成的车牌识别系统无法识别现象的预防措施。经过这么多年的一个客户案例积累，我们整理了一下大部分出现智能车牌识别系统无法正常工作的可能性如下，方便大家对照进行排查:

　　复杂环境下的车牌识别问题，主要针对车牌识别系统中识别软件部分的相关技术进行研究。致力于其中所用到的各种数字图像处理算法，寻求一种对车牌的位置、颜、大小无关的定位算法，该算法要对于外界光线强度和图像对比度的变化有较强的适应能力，并使之在车牌生锈、变形等干扰的情况下能够准确定位；在车牌进行分割时，对于字符粘连和断裂的情况，要相应地做出分割和合并。基于数字图像处理的车牌识别是一种无源型汽车牌照智能识别方法，不需要在汽车上安装发送车牌号码的车载发射设备，对运动或静止状态车辆的车牌号码可以进行非接触性信息采集与识别。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。