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随着公路建设的快速发展， 车牌自动识别技术越来越受到人们重视， 它是现代智能交通系统中的重要研究课题， 在停车场、道路监控及高速公路收费管理中有着广泛应用。车牌定位是实现车牌识别的关键技术， 是指在实际拍摄的图像中确定车牌区域位置。目前， 车牌定位的主要算法有边缘检测投影法、数学形态学法、基于车牌颜色特征的车牌定位方法等
［ 1- 3］ 。近年来， 研究人员利用不断更新的DSP处理器， 实现了嵌入式的车牌自动识别系统， 但仍未达到实时性要求［ 4、5］ 。本文基于TI公司推出的 Davinci 系列DSP 处理 TMS320DM6446， 提出了一种车牌定位的快速算法， 并充分利用二级 Cache、Ping- Pong 双缓存以及图像处理汇编化等技术进行优化， 为进一步实现车牌的实时自动识别提供了有利的前提条件。1 车牌定位算法根据实际拍摄图像中车牌字符和背景灰度对比度较大， 并且车牌区域灰度变化较频繁的特点， 提出了一种基于边缘梯度的窗口搜索车牌定位算法。该算法首先对原始图像 I（ i， j） 进行预处理， 包括灰度变换、低通滤波和直方图均衡; 然后利用 So bel 算子进行边缘检测， 并进行水平梯度检测， 获得边缘梯度图; 最后对边缘梯度图进行二值化、去除背景干扰处理， 并利用窗口搜索法定位车牌区域， 具体流程如图1
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