***識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。邊緣檢測：邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測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。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會出現(xiàn)對噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價值。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，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)對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。

***識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。Sobel邊緣檢測算子：Sobel邊緣檢測還有另外一種形式，稱為IsotropicSobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權(quán)平均算子，權(quán)值反比于鄰點與中心點的距離，當(dāng)沿著不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，因此它的位置加權(quán)系數(shù)，在檢測不同方向上的邊緣時梯度的幅度一致，但速度較一般Sobel算子要慢一些。用于邊緣檢測的算子很多，常用的還有Laplacian邊緣檢測算子、Canny邊緣檢測算子等。

***識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。對***圖像進行圖像形態(tài)學(xué)操作：由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)、記錄設(shè)備等的不完善，以及天氣情況的變化等，***圖像往往受到多種噪聲的污染。在經(jīng)過二值化處理的***圖像上，會出現(xiàn)一些與要研究的對象（即***區(qū)域）不相關(guān)的孤立點或者像素塊，擾亂圖像的研究對象，影響對***區(qū)域的提取、分割等操作。于是要構(gòu)造一種有效***噪聲的濾波器來有效的去除目標(biāo)和背景中的噪聲，同時，能夠很好地保護***區(qū)域的形狀、大小及特定的***紋理特征。

為了進行***識別，需要以下幾個基本的步驟：1)牌照***，***圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。實際應(yīng)用中，***識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了***識別的識別率，也正是***識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。