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基于数学形态学的车牌定位摘要车牌定位是智能交通系统中最先遇到的重要环节，因此如何实现车牌的快速、准确定位具有现实应用意义。本文先对车牌图像特征作了简要介绍，随后对基于数学形态学的车牌定位进行了研究与分析，最后在车牌图像二值化时，应用最大类间方差求得最佳阈值，从而实现车牌的快速、准确定位。内容列表1. 引言2. 车牌图像特征3. 数学形态学4. 最大类间方差法5. 实现方法与结果6. 结束语7. 参考文献引言常用的车牌定位算法有基于彩色或者灰度处理的方法、行检测和边缘统计法、Gabor滤波法、基于小波变换的方法等，但这些算法在实现简单、快速准确定位方面都不尽如人意，本文针对基于数学形态学的车牌定位进行了研究，由于数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，因此它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构， 实现了形态学分析和处理算法的并行，大大提高了图像分析和处理的速度，从而实现车牌的快速准确定位。车牌图像特征目前实施的车牌标准是中华人民
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