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基于水平集方法的车牌定位技术摘要：车牌定位是车牌识别系统中的一个重要步骤。目前虽然有一些车牌定位方法，但有一些限制，如具有低准确性。所以应该找到更好的方法来解决这个问题。水平集方法，已被证明有效，目前，赋予了车牌定位技术新的前景。本文在水平集方法的基础上，采用了Mumford-Shah模型与水平集方法，进一步进行有限差分和三阶TVD（共变异递减）变换，分析了Runge - Kutta时域离散方案，并在车牌图像定位中应用。计算结果表明，采用水平集方法能得到更好的边缘检测结果，得到了比其他边缘检测方法罗伯茨，索贝尔等具有更高的精度。水平集方法倾向于有更多非目标区边缘检测，在对目标的边缘检测和跟踪目标的位置上具有很大的使用价值。关键词：水平集方法;车牌识别;目标定位。1.引言车牌识别技术集成了计算机科学技术，图像处理，模式识别等多种先进的技术，广泛应用于智能交通系统。在车牌识别系统中，车牌定位是一个重要步骤，它将影响系统的整体性能。车牌定位的准确性将影响到车牌字符分割和识别的准确性。Barroso2通过灰度的直线定位，对车牌进行了定位，代表分布特征的灰度值以不断变
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