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根据车牌图像的统计特征,计算形态学滤波器的结构元素,进行图像背景估计;利用闭-开运算,处理残差图像;采用自动搜索种子区域填充算法,得到各个区域;根据区域的几何特征,判断是否为车牌区域;通过对二值化的车牌采用K-means聚类拟合直线方法进行倾斜校正,得到最终的车牌.实验结果表明:该算法简单、迅速,定位准确率高,为后继字符分割和识别奠定了基础.通过对120幅图像定位实验,总有效定位率为96.7%.用Matlab7.0实验时,每张车牌平均定位时间为2.438s,而用VC++实现时,平均定位时间仅为0.1