对车牌图像进行图像形态学操作
由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形
车牌识别停车系统
对车牌图像进行图像形态学操作
由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的不可或缺的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和可靠性。常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。
车牌识别一体机具有优异的成像控制，可以自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光，尤其在夜间可以抑制汽车大灯的干扰，从而清晰地抓拍车牌；而对于暂时没有车牌或者车牌严重破损的情况，也可实现智能通行管理；另外可脱机运行也是车牌识别一体机的优势，能有效提升车辆进出效率。
未来，随着我国城市化进程发展的提速，交通压力将更加严峻，因此智能化交通管理将是今后交通发展的大方向。而作为智能化交通管理体系中的重要核心，车牌识别系统也将得到进一步扶持和发展。预测，未来车牌识别技术将有更广泛的应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌，只有拥有自主核心技术并且产量达标的公司才能过关，这也是车牌识别技术走向发展阶段的必经之路
随着技术的日益发展，给人们日常生活带来诸多便利的同时，也解决了很多问题。外出停车难问题则是其中一个，现在得益于技术的发展，停车场管理进入了车牌识别自动管理的时代，对停车场的管理产生翻天覆地的变化。智能车牌识别系统采用的车牌识别算法，能够识别到车牌信息。是进入停车场的车辆不停车就能通过，入口大大减少车辆排队等候的时间。系统一般是由车牌识别摄像机、相关计费软件、收费显示屏和智能道闸组成。是当今停车场管理的主流系统，整个系统包括入口设备、出口设备、收费管理设备、图像对比设备。通过智能车牌识别系统，车辆进出可以实现不停车通行，临时车入场不停车出场缴费自动放行，整个车牌识别停车场系统结构简单，稳定可靠，安装、维护、使用方便。
对光照气候背景良好的顺应性
很多车牌辨认系统在阴天时辨认率较高，晴天时反而降落以至无法辨认。直射光状况下，拍摄方向与阳光映照方向相同，拍摄到的车牌区域很亮招致字符笔划较粗、互相粘连，而且我国的车牌都采用反光漆，严重时会呈现镜面反射，无法看清车牌号码。另外，车体外表的反光产生的亮线、光晕也会对辨认形成影响。牌照辨认多数用于辨认运动中的车辆，车牌区域在整个图像中是不固定的，普通摄像机无法依据车牌区域停止调理。夜间环境下车辆开启车灯，普通摄像机受大灯的影响削弱曝光强度形成图像车牌区域很暗，无法看清号码，车大灯的光线还可能构成光晕遮挡牌照区域。
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