摘要：在分析Sobel算子和颜色分割定位算法的基础上，针对Sobel算子在复杂背景及垂直边缘交错场景下定位效果不佳，以及颜色分割定位在车牌与车身颜色接近时导致无法分割的问题，提出了基于HSV颜色空间的颜色分割与Sobel算子相结合的车牌定位方法。通过将RGB颜色空间转为HSV颜色空间先进行颜色分割定位，当光照不均或车牌与车身颜色接近导致颜色定位失败时，再利用Sobel算子进行二次定位，并将获取的候选车牌送到已经训练好的SVM分类器模型，从而实现对车牌的精确定位。实验结果表明，与单纯的颜色分割定位和Sobel算子定位相比，该方法能进一步提高车牌定位的精度，并且在光照不均、车牌与车身颜色相近以及复杂场景下，都具有很强的适应性和鲁棒性。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社