本文采用深度優(yōu)先搜索每一個點的相鄰點的方法來計算整個圖像的連通區(qū)域，具體算法如下：
輸入：二值圖像矩陣
輸出：連通區(qū)域矩陣(每一個黑像素都標記所在連通區(qū)域的標號)
算法：
(1)讀入二值圖像矩陣，令連通區(qū)號k=0；
(2)掃描一個標記為未讀的像素點；
(3)依次掃描該點相鄰的八個點，比較其值，如果相等就進棧，并令其標記為k；
(4)彈出棧頂?shù)谝粋€像素，回到第(3)步，直到棧空；
(5)選取下一個標記為未讀的像素點，k++；
(6)轉(zhuǎn)第(2)步，直到所有像素點均掃描過。
車輛牌照圖像是由若干個大小相近的字符構(gòu)成，而車牌照區(qū)域的連通域是由若干個字符或者字符的一部分的連通區(qū)域及車牌照邊框的連通域和車牌照背景的連通域幾部分構(gòu)成的。在正常的情況下，基本上每一個字符都會形成一個大小基本相近的連通區(qū)域的外接矩形，如圖7所示。

2．1 車輛牌照區(qū)域的特征提取
得到了若干個車輛牌照的候選區(qū)域之后，需要對這些候選區(qū)域進行特征提取來進行分類識別是否為車牌照。由于這些區(qū)域的大小不一致，首先要把這些大小不同的圖像進行歸一化，歸一化到相同大小的圖像上，然后提取這些圖像的水平穿越特征和垂直投影特征，由于特征的維數(shù)比較高，增加了計算負擔和存儲的容量，還要采用K—L變換壓縮特征的維數(shù)。