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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。
专注于智慧停车，精心研发款车牌识别系统，产品集网络视频，视频抓拍，图像处理，车牌识别，LED\语音播报车牌，礼貌提示，智能控制，脱机使用于一体。系统在电脑故障的情况下，自动识别车辆进出，脱机管理，电脑启动时，数据提取上传，杜了节点数据丢失造成的管理难问题。车辆通过时可实现不停车识别车牌通过，全天候24小时识别率高达99.8%以上。产品在小区智能停车场、门禁一卡通系统领域，以稳定的性能和较高的性价比，已广泛应用到智能大厦、物业小区、商场酒店、医院校园、政府机关、旅游景点、交通铁路等各个领域 ，用户遍及中国各省市，并远销台湾、香港、澳门、马来西亚、印度尼西亚、等世界各地区及国家。
标准一维中值滤波器的定义为:式中，med表示取中值操作。中值滤波的滤波方法是对滑动窗口（2n+1）内的像素做大小排序，滤波结果的输出像素值规定为该序列的中值。例如取3×3滑动窗口，中值为窗口内第5个大的像素值。二维中值滤波的窗口形状和尺寸设计对滤波的效果影响很大，不同的图像内容和不同的应用要求，往往采用不同的形状和尺寸。常用的二维中值滤波窗口有线状、方形、圆形、十字形及圆环形等，窗口尺寸一般选为3，也可以根据滤波效果逐渐增大尺寸，直到获得满意的滤波效果。常用的滤波器为n*n中值滤波器、十字形中值滤波器和n*n大值滤波器。