邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)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(cè)，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因?yàn)樵肼暤挠绊懀诩兇舛A導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)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(jià)值。此外，云南車牌識(shí)別系統(tǒng)，二階導(dǎo)數(shù)還可以說(shuō)明灰度突變的類型，在有些情況下，車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝，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(shí)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(duì)噪聲敏感，解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

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車牌切分模塊

車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

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