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。车牌识别系统识别车辆牌号、颜色等信息，目前zui新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动
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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。车牌识别系统识别车辆牌号、颜色等信息，目前zui新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。车牌识别技术的特点：车牌识别车牌宽度要求低，车牌宽度50个像素，都不影响识别。车牌识别纯C代码编写。车牌识别规范的拍摄有助于提高识别率，那么该如何拍照呢？保持水平，尽量使车牌在画面中保持水平。合理光照，拍摄时注意光照的影响，尽量避免反光和黑影。
车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理。车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。
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