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　　车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜）进行处理的技术。近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来重大转变车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。

　　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。

　　线性窗口检测是在边缘提取之后的含有车辆的图像中寻找含有车牌的长方形区域。在检测过程中，结合了车牌的先验知识，利用我国车牌中字符分布特征、形状、梯度变化等知识，如字符的灰度值变化规律等信息。含有车辆信息的图像在边缘提取之后纹理特征表现为边缘集中并且排列方式较为规则，结合上面的特征，对图像进行扫描，可检测到车牌区域或者是和车牌相似的一些区域。在线性窗口检测算法中先由上至下统计图像中各行相邻像素之间的灰度变化情况，当变化值大于给定的阈值时，可以判断此行就是要车牌区域的上边界，然后向下继续搜索，当检测到变化值又小于设定的阈值时，就得到了车牌区域的下边界。