1、“.....基于数学形态学的车牌精确定位通过边缘检测消除了图像中大量无用信息，同时突出了车牌区域内文字的边缘信息。但车牌图像还存在许多干扰区域，因此可以利用数学形态学工具进行精确定位基于数学形态学车牌定位算法大体处基于改进算子和数学形态学的车牌定位研究论文原稿算子检测运用其中，取得了良好的效果。参考文献梁利利，王兴武基于算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法现代电子技术，山美娟车牌识别中的图像定位及分割方法理论探讨，王涛......”。

2、“.....既可以节约运算时间又可以节约内存，使算法简洁。初步检测出来的值车牌图像如图所示。对车牌图像分别进行腐蚀膨胀多次开运算后的图像分别如图图图。所示。删除小区域后行边缘提取，粗略确定车牌所在区域。基于改进算子的边缘检测车牌定位传统的边缘算子用两个卷积核分别来计算水平和垂直方向上的梯度，如图所示。改进的算子采用了方向模板......”。

3、“.....牌照区域可通过边缘检测技术先将边缘点检测出来，再按照种规律将检测出来的点连起来，最终形成车牌字符分割经过图像预处理和车牌定位后，得到的灰度图像还不能直接进行分割，需要对图像值化图像倾斜校正去除边框和铆钉车牌图像归化等系列处理。在经过了上述系列的处理之后，可以得到只包含牌照字符的水平条形区域。在水斜校正去除边框和铆钉车牌图像归化等系列处理。在经过了上述系列的处理之后，可以得到只包含牌照字符的水平条形区域。在水平区域进行字符分割即可......”。

4、“.....是整个车牌识别系统的要采用种改进算子的边缘检测法来对车牌定位，经过改进的运算，进行边缘提取，粗略确定车牌所在区域。基于改进算子的边缘检测车牌定位传统的边缘算子用两个卷积核分别来计算水平和垂法微计算机信息，。基于改进算子和数学形态学的车牌定位研究论文原稿。基于改进算子的边缘检测车牌定位基于边缘检测的定位方法图像的边缘检测是根据图像灰度级的变化来精确定位边缘区域。牌照区域基于改进算子和数学形态学的车牌定位研究论文原稿平区域进行字符分割即可......”。

5、“.....是整个车牌识别系统的核心。选择合适的字符识别算法对分割后的字符进行缩放特征提取，与字符数据库模板中的标准字符进行匹配判别，识别出车牌字是腐蚀和膨胀，设有两个集合和集合。图像腐蚀腐蚀的运算符为，用来腐蚀记为腐蚀主要用于消除物体的边界点。腐蚀可以将图像中小且无意义的物体去除。基于改进算子和数学形态学的车牌定位研究论文原稿。语目前，车牌定位的算法有很多种，每种方法都有其适用范围，使用单的算法往往不能达到理想的定位效果......”。

6、“.....并将改进的算子检测运用核心。选择合适的字符识别算法对分割后的字符进行缩放特征提取，与字符数据库模板中的标准字符进行匹配判别，识别出车牌字符。数学形态学的基本运算数学形态学是种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法。基本的形态学运算直方向上的梯度，如图所示。改进的算子采用了方向模板，可对车牌字符的垂直方向和斜线方向进行处理，如图所示。车牌字符分割经过图像预处理和车牌定位后......”。

7、“.....需要对图像值化图像倾可通过边缘检测技术先将边缘点检测出来，再按照种规律将检测出来的点连起来，最终形成车牌区域轮廓。通常情况下，采用构造边缘检测算子的方法来检测车牌边缘区域。常用的边缘检测算子有很多种，每种都有其适用场合。本文主其中，取得了良好的效果。参考文献梁利利，王兴武基于算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法现代电子技术，山美娟车牌识别中的图像定位及分割方法理论探讨，王涛......”。

8、“.....既可以节约运算时间又可以节约内存，使算法简洁。初步检测出来的值车牌图像如图所示。对车牌图像分别进行腐蚀膨胀多次开运算后的图像分别如图图图。所示。删除小区域后的图像如图所示。结束作用。基于数学形态学的车牌精确定位通过边缘检测消除了图像中大量无用信息，同时突出了车牌区域内文字的边缘信息。但车牌图像还存在许多干扰区域，因此可以利用数学形态学工具进行精确定位基于数学形态学车牌定位算法大体处理过程如图所示......”。

9、“.....图像预处理车牌识别技术要求能将采集到的车牌从复杂的背景中识别出来。在自然环境下，图像采集时由于受到光照不均天气拍摄角度和自身牌照状况的影响，图像的质量往往算子的车牌定位方法微计算机信息，。基于改进算子和数学形态学的车牌定位研究论文原稿。闭运算闭运算执行的是先膨胀后腐蚀。可以将物体影像内的细小空问进行填充，同时可以起到连接临近物体和平滑边界的的图像如图所示。结束语目前，车牌定位的算法有很多种，每种方法都有其适用范围，使用单的算法往往不能达到理想的定位效果......”。