深圳市安视宝车牌识别图像灰度化技术：汽车图像样本目前大都是通过摄像机、数码相机等设备拍摄获取的，因而预处理前的图像都是彩色图像。真彩色图像又称RGB图像，它是利用R、G、B分量表示一个像素的颜色，R、G、B分别代表红、绿、蓝3种不同的颜色，通过三基色可以合成山任意颜色。而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有，1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，每一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。所以，对一个尺寸为m*n的彩色图像来说，存储为一个m*n*3的多维数组。

彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度。由于图像的每个象素都具有三个不同的颜色分量，存在许多与识别无关的信息，不便于进一步的识别工作，因此在对图像进行识别等处理中，经常将彩色图像转变为获度图像，以加快处理速度。

车牌识别图像灰度化技术：数字图像分为彩色图像和灰度图像。在RGB模型中，如果R=G=B，则颜色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。灰度图像就是只有强度信息而没有颜色信息的图像，存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵每个元素表示对应位置像素的灰度值。彩色图像的像素颜色为RGB(R，G，B)，灰度图像的像素颜色为RGB(r，r，r)，R，G，B可由彩色图像的颜色分解获得而R，G，B的取值范围是0-255，所以灰度的级别只有256级。

对于将彩色图像转换成灰度图像时，  目前比较主流的灰度化方法叫平均值法，公式为：H=O. 229R+O. 588G+O. 144B；公式中H表示灰度图的亮度值；R代表彩色图像红色分量值；G代表色彩图像绿色分量值；B代表彩色图像蓝色分量值。RGB三分量前的系数为经验加权值。加权系数的取值建立在人眼的视觉模型之上。对于人眼较为敏感的绿色取较大的权值；  对人眼较为不敏感的蓝色则取较小的权值。通过该公式转换的灰度图能够比较好地反应原图像的亮度信息。在MATLAB中我们可以调用im2gray函数对图像进行灰度化处理。

ASB-W826BE-R6的车牌识别一体化摄像机产品参数：