隨著公路建設(shè)的快速發(fā)展， 車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)越來越受到人們重視， 它是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要研究課題， 在停車場(chǎng)、道路監(jiān)控及高速公路收費(fèi)管理中有著廣泛應(yīng)用。車牌定位是實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)， 是指在實(shí)際拍攝的圖像中確定車牌區(qū)域位置。目前， 車牌定位的主要算法有邊緣檢測(cè)投影法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、基于車牌顏色特征的車牌定位方法等

　?。?1- 3］ 。近年來， 研究人員利用不斷更新的 DSP 處理器， 實(shí)現(xiàn)了嵌入式的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)， 但仍未達(dá)到實(shí)時(shí)性要求［ 4、5］ 。本文基于 TI 公司推出的 Davinci 系列DSP 處理 TMS320DM6446， 提出了一種車牌定位的快速算法， 并充分利用二級(jí) Cache、Ping- Pong 雙緩存以及圖像處理匯編化等技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化， 為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)車牌的實(shí)時(shí)自動(dòng)識(shí)別提供了有利的前提條件。1 車牌定位算法根據(jù)實(shí)際拍攝圖像中車牌字符和背景灰度對(duì)比度較大， 并且車牌區(qū)域灰度變化較頻繁的特點(diǎn)， 提出了一種基于邊緣梯度的窗口搜索車牌定位算法。該算法首先對(duì)原始圖像 I（ i， j） 進(jìn)行預(yù)處理， 包括灰度變換、低通濾波和直方圖均衡; 然后利用 So bel 算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)， 并進(jìn)行水平梯度檢測(cè)， 獲得邊緣梯度圖; 最后對(duì)邊緣梯度圖進(jìn)行二值化、去除背景干擾處理， 并利用窗口搜索法定位車牌區(qū)域， 具體流程如圖1