关键。针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。依据车牌中字符的灰度变化以峰、谷规律分布确定车牌上下边界,对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界。数字化处理的第一步包含了一系列不同的操作并被称之为图像处理。如果传感器具有非线性特性,就必须予以校正,同样,图像的亮度和对比度也需要改善。通常,还需要进行坐标变换以消除在成像时产生的几何畸变。辐射度校正和几何校正是最基本的像素处理操作。在图像中,对已知的干扰进行校正也是不可少的,比如由于光学聚焦不准,运动模糊,传感器误差以及图像信号传输误差所引起的干扰。在此还要涉及图像重构技术,它需要许多间接的成像技术,比如不直接提供图像的X射线断层技术等。一套完整的处理步骤对于物体的分析和识别是必不可少的。首先,应该采用适当的过滤技术以便从其他物体和背景中将所感兴趣的物体区分出来。实质上就是从一幅图像(或者数幅图像)中抽取出一幅或几幅特征图像。要完成这个任务最基本的工具就是图像处理中所使用的求均值和边缘检测、简单的相邻像素分析,以及复杂的被称为材质描述的模式分析。物体的一个重要特性就是它的运动性。检测和确定物体运动性的技术是必不可少的。随后,该物体必须从背景中分离出来,这就意味着具有同样特性和不同特性的区域必须被识别出来。这个过程产生出标志图像。既然已经知道了物体精确的几何形状,就可以抽取诸如平均灰度值、区域、边界以及形成物体的其他参数等更多的信息。这些参数可用来对物体进行分类,这是许多图像处理应用中至关重要的一步,比如下面一些应用:在一个显示农业地区的卫星图像中,想要区别出不同的果树,并获取参数以估算出成熟情况并监测害虫情况;在许多的医学应用中,最基本的问题是检查病理变化,最典型的应用就是染色体畸变分析;印刷体和手写体识别是另一个例子,图像处理一出现,人们就开始对它进行着研究,现在依然困难重重。
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