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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。

　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。车牌识别技术的识别率一个车牌识别系统是否实用，重要的是识别率。交通技术作过专门的识别率论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。

　　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。