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请简述车牌识别的工作过程。
车牌识别是人工智能领域中重要的一部分，也是促进智慧停车技术发展的主要动力。
车牌识别通过触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、号码识别处理机、缴费终端等硬件设备以及车牌定位、字符分割、字符识别等软件算法来运作车牌识别过程，具体包含以下七个流程：1.图像采集：车牌识别根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。
2.预处理：车牌识别由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。
一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。
去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值法等。
3.车牌定位：车牌识别从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。
由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。
为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
简述车牌识别流程
车牌识别流程
步骤1：图像预处理
在车牌识别过程中，第一步是对原始图像进行预处理，以确保图像的可靠性与可理解性。
预处理通常包括对图像进行灰度化，去除噪声，二值化和边缘检测等操作，以提高图像的质量，使图像更加易于处理。
步骤2：车牌定位
在车牌识别中，定位是一个重要的步骤，目的是确定图像中车牌的位置。
系统根据车牌的特征，在图像中进行定位检测，以确定车牌的位置，从而将图像分割为车牌区域。
步骤3：车牌分割
接下来，根据定位的结果，系统将图像分割为车牌区域，以便之后的字符识别。
步骤4：字符识别
在车牌识别流程中，最后一步是字符识别，它的目的是从车牌区域中识别出车牌字符。
系统会使用一些机器学习算法，如支持向量机，深度学习等来辨别字符，以识别出车牌字符。
步骤5：结果输出
最终，系统会将识别出的车牌字符输出，作为车牌识别的结果，如“ABC123”等。
matlab车牌识别原理
MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术。
首先，图
像被获取并传入MATLAB环境。
然后，车牌识别过程通常包括以下步骤：
1. 图像预处理，包括灰度化、去噪、增强和边缘检测等。
这些
步骤有助于减少干扰和突出车牌区域。
2. 车牌定位，使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作和
轮廓分析，来定位图像中的车牌位置。
3. 字符分割，在车牌上识别出的字符需要被分割成单独的图像。
这通常需要使用分割算法和形态学转换来分离每个字符。
4. 字符识别，对每个单独的字符进行识别。
这可以使用基于模
式识别的方法，如人工神经网络或支持向量机等，来对字符进行分
类和识别。
MATLAB提供了丰富的图像处理和模式识别工具箱，包括用于图
像预处理、特征提取和分类的函数和工具。
通过结合这些工具，可
以实现车牌识别系统的各个步骤。
此外，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以用于训练深度神经网络来进行车牌识别。
总的来说，MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术的综合应用，通过一系列步骤对车牌图像进行处理和分析，最终实现对车牌的准确识别。
如何利用AI技术进行智能车牌识别智能车牌识别技术是一种基于人工智能的先进技术，通过使用计算机视觉和深度学习算法，实现对车辆上的车牌进行快速、准确地识别。
这项技术在交通管理、安防监控以及智慧城市建设等领域具有广泛应用价值。
本文将介绍如何利用AI技术进行智能车牌识别，并讨论相关应用和未来发展趋势。
一、智能车牌识别的原理和流程智能车牌识别系统主要由图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、字符分割模块和字符识别模块等组成。
其工作流程如下：1. 图像采集：通过摄像头或者监控设备获取车辆图像。
2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便更好地提取出车牌区域。
3. 特征提取：利用特定算法从处理后的图像中提取出车牌区域，并对该区域进行形状分析以确定是否为有效车牌。
4. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
5. 字符识别：利用深度学习算法对分割得到的字符进行识别，将其转化为文字信息。
以上流程说明了智能车牌识别系统的运行原理，下面将聚焦介绍其中几个关键环节。
二、图像预处理在车牌识别中的重要性图像预处理是智能车牌识别系统中不可或缺的环节。
车辆图像获取过程中常常伴随着光照变化、车辆姿态多样性和干扰噪声等问题，这些因素会对车牌图像的质量产生负面影响。
因此，在进行特征提取和字符分割之前，需要对采集到的图像进行一系列预处理操作。
首先，去噪处理是为了降低干扰噪声对后续处理步骤的影响。
高斯滤波、中值滤波和邻域平均法等方法可以有效地去除椒盐噪声、高斯噪声等。
其次，灰度化操作可以将彩色图片转换成灰度图像，简化操作，并且减少计算量。
通常使用以下公式进行颜色通道间的加权平均：gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B最后，二值化操作将灰度图像转换为二值图像，以突出车牌区域的特征。
通过设置适当的阈值，可以实现背景与前景的分离。
三、基于深度学习的字符识别方法在智能车牌识别系统中，字符识别是一个关键步骤。
车牌识别原理车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。
通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术的实现原理和实现方式车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。
三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。
识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
智能交通系统中的图像处理技术使用教程智能交通系统是一种利用先进的技术手段来改善交通状况和提高交通效率的系统。
其中，图像处理技术在智能交通系统中扮演着重要的角色。
本文将介绍智能交通系统中的图像处理技术的使用教程，帮助读者了解其原理和应用。
1. 图像采集与处理智能交通系统中的图像处理技术首先需要进行图像的采集和处理。
图像的采集可以通过安装在交通路口、高速公路或其他重要区域的摄像机进行。
然后，通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，如去噪、平滑处理等。
2. 目标检测与跟踪在图像处理中，目标检测与跟踪是一个关键的环节。
通过目标检测算法，可以准确地从图像中提取出感兴趣的目标，如车辆、行人等。
常用的目标检测算法有基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和基于特征的分类器（如Haar分类器）等。
接着，通过目标跟踪算法，可以实现对目标在图像序列中的实时跟踪和位置预测，从而为后续的交通分析和控制提供基础数据。
3. 车牌识别车牌识别是智能交通系统中常见的应用之一。
通过车牌识别技术，可以实现对车辆的自动识别和记录。
车牌识别系统主要包括车牌检测、字符分割和字符识别三个步骤。
车牌检测用于在图像中找到车牌区域，字符分割用于将车牌上的字符分离出来，字符识别则是根据字符的特征来实现对车牌上的字符进行识别。
4. 交通流量分析图像处理技术还可以用于智能交通系统中的交通流量分析。
通过对交通图像的处理和分析，可以得到交通流量的统计信息，如车辆数量、车速等。
这些信息对于交通状况的监测和交通管理的决策具有重要意义。
交通流量分析可以通过运用图像处理技术中的目标检测和跟踪算法来实现。
5. 事件检测智能交通系统中的图像处理技术还可以用于事件的检测。
通过对交通图像序列的处理，可以实现对异常事件的检测和识别，如交通事故、堵塞等。
这可以帮助交通管理部门及时发现和处理交通事故，提高交通安全和效率。
6. 图像识别与分析除了以上的应用，图像处理技术在智能交通系统中还可以用于图像识别和分析。
车牌识别系统原理
车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术对车辆的车牌信息进行自动识别的技术。
其原理主要包括图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。
首先，车牌识别系统通过摄像头等设备获取车辆的图像信息。
然后，对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续处理的效果。
接下来，系统需要通过图像处理算法进行车牌的定位。
这一步骤旨在通过分析图像的特征和规律来确定车牌的位置和大小。
常用的方法有基于颜色信息的方法、基于轮廓信息的方法等。
然后，根据车牌的定位结果，系统需要对车牌进行字符分割，将车牌上的字符分割为单个的字符。
这一步骤可能会根据不同的字符形状、间距等特征，采用不同的算法。
最后，对于每个单独的字符，系统需要进行字符识别，将其转化为对应的字符或数字。
字符识别可以使用传统的机器学习方法，如模板匹配、统计学习等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络等。
综上所述，车牌识别系统通过图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，实现对车辆的车牌信息自动识别。
这种技术的应用可以广泛用于交通管理、车辆监控、停车场管理等领域，提高工作效率和准确性，并实现自动化处理。
图像处理中的车牌识别算法使用教程车牌识别是图像处理领域中的一个重要应用，它可以在道路交通管理、智能停车系统等领域起到关键作用。
本文将向您介绍一种常用的车牌识别算法，并提供详细的使用教程。
一、算法概述基于深度学习的车牌识别算法是当前最先进的方法之一。
它通过训练神经网络模型，将图像中的车牌区域进行定位和识别。
该算法具有较高的准确性和稳定性，适用于不同场景下的车牌识别任务。
该算法的工作流程如下：1. 数据收集：收集包含不同车牌样本的数据集，并进行标注。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括裁剪、缩放、增强等操作，以减少干扰并提高模型的鲁棒性。
3. 模型训练：使用收集到的数据集，通过深度学习算法训练车牌识别模型。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。
4. 车牌定位：使用训练好的模型，在图像中定位车牌区域。
该步骤通常使用滑动窗口或卷积神经网络进行实现。
字符是什么。
常见的方法包括连接主义匹配算法（Connectionist Temporal Classification, CTC）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
6. 后处理：对识别结果进行后处理，包括字符校正、车牌格式化等操作，以提高整体识别效果。
二、算法使用教程下面是一个基于Python编写的车牌识别算法的使用教程：1. 准备环境：首先，您需要在计算机上安装Python及相关的深度学习库，如TensorFlow、Keras等。
可以使用Anaconda来管理Python环境，以便简化安装过程。
2. 数据集准备：准备一个包含车牌图片及其标注的数据集。
标注可以使用文本文件记录每个图片的车牌号码。
确保数据集的规模足够大，并包含不同场景下的样本。
3. 模型训练：使用收集到的数据集，训练车牌识别模型。
可以选择预训练模型作为基础网络，并针对自己的数据进行微调。
训练过程需要一些计算资源，可以考虑使用GPU加速。
车牌识别图像处理过程汇总————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：图像处理在车牌图像预处理中的应用●灰度化●车牌图像灰度化●直方图均衡化●灰度拉伸●二值化●全局阈值法和局部阈值法●适用于车牌的二值化方法●边缘检测●图像梯度●几种常见的边缘检测算子●适用于车牌的边缘检测算子一、车牌识别系统结构车牌识别系统通常由数据采集(车牌图像摄取)，车牌提取，车牌识别几个主要部分组成，其系统结构如图 1.1 所示：车牌自动识别系统中：1.图像摄取主要由硬件部分完成，它提取汽车的前景图像，将摄像头的视频信号转换为数字图像信号送给计算机处理。
2.车牌图像预处理。
由于拍摄的自然环境及光照条件的影响，车牌图像中存在许多干扰，对车牌的定位带来不便，为了更好的提取车牌，需要对车牌图像进行预处理以保证车牌定位的质量。
3.VLP 检测。
即图1.1 中虚线环绕的部分，这一部分是系统的核心，它的实现影响着整个系统的性能，主要利用模式识别、数字图像处理、信息论等知识对车牌图像中的车牌进行定位及提取操作。
4.字符分割及识别。
当车牌被成功提取后，需要分割其中的字符，并利用先验知识对其进行识别，以得到最终结果。
二、图像处理具体过程图像处理是人工智能在计算机图形学中的一个重要分支，是车牌识别系统的理论依据。
在自然条件下摄取的车牌，除了包含大量噪声外，还具有多样性。
为了使系统能够更好的分离车牌，必须对原始图像进行预处理。
本章主要讨论车牌图像预处理的一些常用方法，包括图像的灰度二值化、噪声处理、边缘提取等。
当摄像机从外界摄入视频图像时，首先把它转换为静态图片，再送入计算机进行处理。
由于拍摄环境的多变性，车牌图像中存在噪声和干扰，这些给车牌提取带来困难。
系统首先将输入的彩色图像灰度化，并且进行亮度平均，使图像具有较好的对比度；对图像进行边缘提取操作前，往往先要进行噪声抑制操作，以提高边缘提取的质量；二值化则多用于已提取车牌的处理上。
车牌图像预处理的难点在于：1.车牌图像质量不佳，灰度化后会弱化图像中的车牌信息，因而好的灰度化处理非常必要；2.由于光照的原因，车牌很可能出现过分灰暗或明亮的情况，这种条件下的二值化处理应该分情况讨论，对应特殊的分割阈值；3.图像中的复杂背景具有丰富的边缘信息，不但会增加系统识别的难度，也会造成系统的误判，怎样去除这些不必要的背景十分关键。
实际操作中，因为车牌处于图像的中部偏下位置，所以通常取图像的下半部分进行处理或优先考虑图像中靠下方的位置。
4.车牌中的字符很容易在预处理中发生变形或丢失信息的情况，要注意保持车牌的字符信息。
2.1 灰度化在计算机中，一幅图像由若干个像素组成，每个像素都带有图像的相关信息(如背景、目标、噪声等)，而图像处理技术则通过对这些像素进行处理而得到我们所需要的关键信息。
2.1.1 车牌图像灰度化一般情况下，输入计算机的视频截取图像为RGB 格式，即彩色图片。
由于这种图像包含大量的颜色信息，它的每个像素都具有三个不同的颜色分量R(Red)、G(Green)、B(Blue)，这样的图片占据的存储空间很大，而且在对其进行处理时也会耗用较多的系统资源，导致系统的执行效率不高。
与之相比，灰度图像只含有亮度信息，从而大大减少了系统的工作时间，满足汽车牌照识别系统的实时性要求。
因此，在对图像进行其它预处理之前，一般先将彩色图像转换成灰度图像。
最基本的灰度化方法就是直接使用R、G、B 三分量中的最大值或平均值来代替各个分量。
灰度化以后，相同颜色的像素具有相同的亮度，这就形成了以亮度为层次的灰度图片。
灰度值大的像素比较亮，反之较暗。
通常把灰度值分为256 等份，0 度表示最暗的级别，即黑色；255 表示最亮的级别，即白色。
图像的灰度化转换还有其它不同的算法，比较常见的是给像素的R、G、B 分量各自增加一个特定的加权系数，相乘后求和，其计算结果作为灰度值，转换公式如下：I = 0 .229 R+0.587 G+0.114 B式中I 表示像素的灰度值。
加权系数的取值建立在人眼视觉模型的基础上，对于人眼比较敏感的绿色分量，赋予较大的系数，而对于人眼比较迟钝的蓝色分量则取较小的系数。
这样得到的灰度图像在视觉上比较接近人的主观感觉。
2.1.2 直方图均衡化由于灰度图像建立在彩色图像的基础上，所以在不同的光照条件下，对同一辆汽车所拍摄的图片有着很大的差异。
就车牌图像而言，灰度的动态取值范围越广(即图像的对比度越大)越有利于图像分析。
图 2.1-2.4 分别给出了白天和傍晚时相同汽车的彩色车牌图像及灰度图像。
从图中我们可以看出，由于白天的光线较好，使得汽车的灰度图像存在较大的对比度，肉眼上更容易识别。
而在实际拍摄条件下，影响图片亮度的因素除了天气外，汽车自身的反光现象也是一个原因。
当车牌图像在反光或傍晚拍摄时，图像中的白色或黑色区域较大，使得图像的整体像素灰度值偏向于两个极值。
在这种情况下，车牌区域的对比度就被弱化了。
因此，我们要使图像的灰度值分布平均化，这就是直方图均衡化的作用。
图像的直方图是一个概率函数图像，它表示了图像中各种像素值的出现概率，而直方图均衡化则是通过某种变换，得到一幅具有均匀灰度密度分布的新图像。
其结果是扩展了图像的灰度取值范围，从而达到增强图像对比的效果。
设原始灰度图像的像素数目为N，那么，直方图均衡化的具体计算步骤如下：直方图均衡化的结果如图 2.5-2.8 所示，可以看出经过均衡化处理后图像的对比度得到了增强，直方图中的灰度函数分布基本平均。
2.1.3 灰度拉伸由于直方图均衡化是对图像中已经存在的像素值进行平均，那么图像中出现较多的像素级就在均衡过程中起到了主要贡献作用。
相对灰度级出现较少，图像灰度处于极端的情况而言，我们需要图像的像素值在各个灰度级都有均匀分布(包括原图中不曾出现的灰度级)，灰度拉伸可以达到这个效果，从而起到增强图像对比的作用。
如果造成图像的对比度不足，主要原因在于拍摄目标的远近不同，使得图像中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大差异而导致图像失真，或是由于曝光不足(或过度)致使图像的灰度值大小被限制在一个很窄的范围内。
这时的图像模糊不清，似乎没有灰度层次。
假设原图像f ( x,y)中，大部分像素的灰度级在一个较窄的范围[a, b]内，又或者我们只对灰度级在某个范围内的像素感兴趣，经过线性灰度变换后，可以将这一灰度范围[a, b]扩展到新图像g ( x,y)中一个比较大的灰度范围[c, d]。
并且有。
f ( x,y)和g ( x,y)的变换公式如下：从灰度直方图分析，由于新图像的灰度范围变大，所以对数字图像来说，尽管变换前后像素的个数不变，但不同像素的灰度差变大，增强了图像的对比度。
同时，这种两端截取式的变换使小于灰度级a和大于等于灰度级b 的像素分别直接变为c和d ，将会造成部分信息的丢失。
因此，可以采用分段线性灰度变换以减少信息的丢失，将图像灰度分成两个以上的区间分别进行线性变换。
这种方法的优点在于可以根据需要来拉伸感兴趣的灰度范围，相对抑制不感兴趣的范围。
分成三段进行灰度变换的公式如下：公式对灰度范围[a,b]进行了灰度扩展，而对灰度范围[0,a]和[b,m]进行了压缩。
通过调整折线拐点的位置和分段直线的斜率，可以对任意灰度范围进行扩展或压缩。
利用某些非线性函数，例如对数函数、指数函数等作为变换函数，可实现图像的非线性变换。
对数变化一般为：其中a、b 和c为可调参数，用于调整曲线的位置和形状，它使图像的低灰度区得以扩展，而高灰度区得以压缩。
与之对应的指数变换一般为：其中a、b 和c同样为可调参数，用于调整曲线属性。
它的效果与对数变换的效果相反：扩展了图像的高灰度区，压缩的图像的低灰度区。
利用对数函数进行灰度变换在实际应用中有重要意义，它能扩展低灰度区，符合人们在视觉上的主观感觉。
如图 2.9-2.12 所示，可以看出经过灰度拉伸处理后的图像的灰度分布区域由(0,200)变换到另一个区域(128,255)，图像的亮度明显增大。
2.2 二值化一幅灰度图像的亮度信息由256 个灰度级组成，它能够呈现较为丰富的明暗度。
当我们识别车牌时，需要把目标从背景中彻底分量出来。
为了尽可能少地减少背景像素干扰，常常直接把图像分为目标和背景两部分。
这样我们只能用两个灰度级：0 和1。
通常目标像素值为1，背景像素值为0。
要得到这种黑白分明的图像，我们需要对图像进行二值化。
设图像二值化前的像素值为 f ( x,y)，其中( x ,y)表示图像的空间点坐标，变化后的像素值g ( x,y)为：其中c为我们所说的阈值。
目前，在车牌识别系统中常用的灰度二值化算法主要包括全局阈值法和局部阈值法等。
并且出现了一些针对车牌图像的特殊二值化算法。
由于上文介绍了图像的灰度化变换，所以下面将逐一介绍基于灰度的三种阈值法算法。
2.2.1 全局阈值法和局部阈值法顾名思义，全局阈值法就是从图像的整体角度出发，计算图像的单一阈值的方法，主要有迭代法和Otsu 法等，这里我们介绍Otsu 法。
Otsu 法是常用的一种阈值选取方法，这是一种类间方差阈值法，它是在最小二乘函数的基础上推导出来的。
基本思想是：取一个阈值k ，将图像中的像素按灰度值分为大于等于k 和小于k 两类，也就是我们所说的目标和背景两类。
求出两类像素的方差和总体方差。
然后给定三个分离指标：任取其中一个，这里我们取第一个分离指标Q1 ，找出使其值最小的k 即为最佳阈值。
其意义是使不同种类的方差最大，相同种类的方差最小。
用P (i)示图像各灰度级的频数，则阈值的计算步骤为：各参数的计算公式分别如下：4.令k = k+1，重复计算上一步，直到k 取到最大灰度级maxk ；5.找出令分离指标Q 1最小的k 值，该值为最佳阈值。
局部阈值法则是针对灰度图像中的每一个像素点进行计算的。
它将图像分块，为每一块选取一个阈值进行分割，如果某块内同时有目标和背景，则直方图呈明显双峰状态，可定出局部阈值；如果一块内只有目标或背景，那么直方图不呈双峰，但可根据邻近有双峰区域的阈值通过内插而得到这一区域的阈值。
局部阈值法的难点之一是判断直方图是否存在双峰。
一种较为直观的方法是：如果某一块只有目标或背景，那么它的差分值就比较小。
算法设计如下：由于全局阈值法是从图像的整体角度出发计算单一阈值，因而计算时间较短，适用于目标与背景存在较大对比度的图像；而局部阈值法则是逐个计算图像中的每个像素灰度级，保存了图像的细节信息。
相比全局阈值法来说，它的计算时间较长，计算量较大，但适用于背景信息丰富的图像。
2.2.2 适用于车牌的二值化方法由于车牌图像的特殊性，它包含的信息一般要少于普通的图像，综合考虑全局阈值法和局部阈值法的优缺点，可以得到一种比较适合车牌图像的二值化方法。
