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　　图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在:近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。牌照图象经过了以上的处理后，牌照区域已经十分明显，而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进一步确定牌照在整幅图象中的准确位置。这里选用数学形态学的方法，基本思想是用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形态特征，并除去不相干的结构。在本程序中用到了开闭两个基本运算，还用了bwareaopen来去除对象中不相干的小对象。

　　但是在一些可以与汽车会车并且通行的非机动车辆混行的单通道，为了提高系统对不能会车的机动车辆进行的识别，建议采用双路地感检测器，同时控制好双路地感的两个线圈的间距，将一些可以与机动车辆会车的、长度比机动车辆短的非机动车辆屏蔽掉，从而提高单车道红绿灯智能引导控制的准确性。优势1.车牌识别在固定车辆管理的优势（1）彻底解决了一卡多车使用的情况发生（2）彻底解决了车主卡丢失，卡未携带的情况（3）彻底解决了有源卡换电池，卡损坏，卡挂失，补卡的工作

　　在数字图像处理中，噪声的消除一直是人们所关注的重点。噪声可以理解为影响传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。噪声一般是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。噪声对图像的输入、采集和处理的各种环节，以及输出结果的全过程都有影响。因此，去噪已经成为图像处理中为重要的手段，也是图像处理领域研究的一个重点。在图像测量系统中，通过摄像机、图像采集卡获取的图像信号中不可避免的