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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。图9即是运用Roberts算子进行边缘检测得到的图像。车牌边缘很明显，但是车牌边缘并不是连续的，不利于根据其特征进行进一步的判断。因此，需要对其进行形态学的处理，使其成为一个连通的整体，便于后续定位。在进行形态学处理时，首先采用imclearborder 函数对提取后的车牌边缘进行连通处理，删除和图像边界相连的细小的对象，使得相邻的区域可以连成一个整体。然后进行数学形态学的腐蚀和膨胀运算，从而使车牌区域的垂直边缘连接成一个整体，同时周围的干扰区域分离，成为一个独立的区域。水平结构元素可以是形如[1...1]的滑动窗口，结构元素的大小取决于车牌图像的大小，一般取车牌图像大小的统计均值。

　　所在位置:首页 » 新闻资讯 » 技术交流 智能车牌识别系统无法正常工作一般是因为什么引起的？摘要: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:

　　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。