车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割我国车牌的一个字符是汉字，根据汉字的特征，设置两个阈值去分割车牌的一个汉字字符，两个阈值分别为1和2。从左向右扫描灰度化的车牌图像，一个大于阈值1的列，车辆道闸杆，即为汉字的开始位置，记为S然后，继续扫描车牌图像，直到寻找到小于阈值1的列，车辆道闸栅栏，记为H，比较这两列的宽度H-S与2的大小，如果H-Slt;2，自动识别车辆道闸价格，则继续扫描图像直到找到与S列相差的宽度大于2且满足像素值为255的像素的个数小于阈值的列。所寻找到的列就是车牌的汉字字符的结束列。在分割不连通的汉字的时候，这种改进的方法起到作用是显著的。

车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为IsotropicSobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致，因此它的位置加权系数，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。

车牌识别系统的关键技术及算法。对车牌图像进行图像形态学操作：由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，滁州车辆道闸，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效*噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。