在智能車牌識別系統(tǒng)中， 從人眼的視覺特性入手， 分析人眼的視覺生理模型和常用的計算機轉(zhuǎn)換算法， 在此基礎(chǔ)上提出了一種將 32 位彩色圖像轉(zhuǎn)換成 8 位灰度圖像的算法即HLS 模型轉(zhuǎn)換算法， 使得轉(zhuǎn)換后的灰度圖像邊緣亮度噪聲少， 平滑效果好。

　　智能車牌識別系統(tǒng)由汽車圖像的獲取、圖像的初分割、圖像的定位、車牌的割取以及數(shù)據(jù)庫管理等幾部分組成， 圖像獲取部分在整個系統(tǒng)中占有很重要的地位， 而圖像獲取中彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像的質(zhì)量好壞直接影響到后端處理和識別的效果， 所以對圖像獲取技術(shù)中彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像的算法進行研究和討論尤有必要。

　　在智能車牌識別系統(tǒng)中攝像頭拍攝的汽車和背景是彩色的， 而攝像頭可以是彩色攝像頭也可以是黑白攝像頭。 攝像頭拍攝的視頻模擬信號需要用圖像采集卡來進行離散， 識別系統(tǒng)的顯示器一般為VGA 彩色顯示器， 它既可以顯示彩色圖像也可以顯示灰度圖像。 所以當只需要研究圖像的灰度即亮度特性時， 如果用黑白攝像頭和 8 位灰度圖像采集卡來直接獲得灰度圖像， 就不存在轉(zhuǎn)換的問題， 只需要一些修正矩陣來彌補信道中的非線形失真。 而在智能車牌識別系統(tǒng)中獲得的是彩色圖像， 為了后端更好地處理和識別， 就必須首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。 人們提出了很多彩色圖像的轉(zhuǎn)換模型， 它們都是基于不同的工業(yè)標準來制定的。 而在計算機視覺研究領(lǐng)域， 因為需要模擬視覺的功能來理解圖像中的模式類， 則在圖像預處理中， 對圖像的轉(zhuǎn)換就要基于視覺功能的原理來進行， 使顯示器表現(xiàn)的灰度圖像在人的視覺系統(tǒng)中形成的亮度感知接近于彩色圖像直接在人的視覺系統(tǒng)中形成的效果。

　　下面首先分析人的視覺功能， 再用電視工業(yè)標準中一種彩色圖像與黑白圖像的轉(zhuǎn)換算法進行轉(zhuǎn)換， 從轉(zhuǎn)換的結(jié)果中找出其存在的不足， 然后提出一種適合人眼視覺特性的轉(zhuǎn)換算法即 HL S 模型轉(zhuǎn)換算法， 使得轉(zhuǎn)換后的灰度圖像邊緣平滑且亮度噪聲少， 從而獲得滿意的效果。