車牌識別對輸入的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理

發(fā)布日期：2019-03-18 作者：點(diǎn)擊：

哈爾濱車牌識別彩色圖像包含更多的信息，但是直接對彩色圖像進(jìn)行處理的話，系統(tǒng)的執(zhí)行速度將會降低，儲存空間也會變大。彩色圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，在模式識別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，合理的灰度化將對圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助，能夠節(jié)省儲存空間，加快處理速度。

哈爾濱車牌識別

邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量，并且剔除不相關(guān)的信息，保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會出現(xiàn)對噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價值。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界，此時二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測。

其主要特點(diǎn)如下：

識別系統(tǒng)對環(huán)境的依賴性降低至最低程度，可實(shí)現(xiàn)全天候正常工作，且識別率保持較高水平。

基于LPR識別系統(tǒng)提高了識別的速度和準(zhǔn)確性。

可識別的最小號牌寬度為70個像素

適應(yīng)復(fù)雜的氣候及光照條件，如陰天、雨天、晚上仍可保證高識別率。

適應(yīng)高速大流量，車速在200 km/h，單車道流量為30輛/分鐘時仍可保證高識別率(>95%)。

實(shí)現(xiàn)對視頻圖像的逐幀處理，視頻流觸發(fā)，不用埋設(shè)地感線圈，避免破壞路面。

工程安裝簡便、運(yùn)行穩(wěn)定，不干擾用戶已有系。

無需地感及車輛檢測器，節(jié)省成本且施工簡單快速，極大的縮短施工時間。

具有極高的處理能力，對車輛行進(jìn)過程中所有圖像都進(jìn)行識別和處理，不依賴于單張圖片，有效提高設(shè)備對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。

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