在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。例如，
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在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
车牌的规格，参照公an部在年发布的《人民共和国机动车号牌》，现行的车牌制度之中，存在四类牌照，按照底色和字色分别为：蓝白、黄黑、白黑或红、黑白。而边框则包括黑、白两类色彩。国内的车牌体系较为复杂，但实际的尺寸、间距等参数基本一致。基于形态学和边缘检测的车牌定位方法。而目前实际采用的切分方式，其一为以垂直投影作为核心的方式；其二为以连通域作为核心的处理方案。车牌识别系统的主要构成分析目前相对多见的车牌识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。
自从这一方法提出以来，获得了很大发展，各国也纷纷制定智能交通发展战略，目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。也就是说，在自动识别车牌后，车辆障碍将被“抬起”一次，并且该动作的持续时间约为5秒。
汽车牌照发展几年来，已经得到很多消费者青睐，并广泛应用。它能够自动、实时地检测车辆，识别汽车牌照，从而达到更高的智能化管理。车辆的牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，使收费管理更科学与严密。为了进一步提高车牌识别的准确性，有必要确保在正常情况下可以平稳地提升和释放注册车辆，以避免因识别错误而对临时停车收费或减少费用。
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