3。2  图像预处理

图像预处理是实现车牌定位的前期准备工作，来提高车牌图片的可用性。因为所取的原始图像可能包括车牌与机动车自身或者环境图像，所以必须得去除这些其它因素的影响，才能准确的分割出车牌的区域图片，并为接下来的字符识别做好基础。现实运用中，基于各种因素的影响，需要对图像进行预处理操作，改善图像，提高字符识别度。

3。1。1  图像灰度变换

灰度图指的是包含光亮程度，但没有色彩信息的图片，比如亮度持续变化的黑白图像就是一张灰度图。灰度变换就是将有色彩的图像转化为只有光亮度的图像。如图所示：

            图3。2 原图                                     图3。3 灰度图

色彩图片分为R、G、B 三个量，依次对应着红、绿、蓝等三种颜色，灰度变换就是将R、G、B 三个分量变为一个等值的过程。像素点越亮的灰度值越大（显白色时像素值最大的为255），相反则越暗（显黑色时像素值为0）。要把原来的彩图变化为用灰度表示时，其图像的灰度变换的值可以用下面的公式计算：

3。1。1是权值加重法，Matlab中的R、G、B转灰度的函数rgb2gray 使用的就是权值加重法[7]。

3。1。2  图像边缘检测来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

图像边缘是指图片的灰度空间突变或梯度上突变的全部像素组合。在车牌定位与字符的识别前需先对图片做边缘检测处理，提升图像像素，让图像更容易进行接下来的后续操作。在进行完边缘检测处理之后，能在相当程度上压低噪声影响、切割出车牌区域、留下完整车牌字符，使其方便接下来的定位与识别。

根据牌照字符识别所用的图像采集仪器基本装在固有的位置和车牌的特有属性，相对容易看出汽车车牌一般都在一个水平的长方形区域里，位置范围基本比较固定，而且牌照里的字符基本都在一水平方向上。因此，再进行一些转换，容易清晰的呈出车牌区域的边缘。本次系统设计采用了Roberts算子来对图像进行边缘检测。Roberts算子边缘检测结果：