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。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。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤
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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。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。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。
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。车牌识别设备有车牌识别摄像镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。
车牌识别系统是近年来备受关注的停车场智能管理系统。它早已应用于公路车辆管理，近年来已应用于出入口控制系统，为停车场智能化管理提供了新的解决方案。目前，的一些企业已经涉足这一领域。车牌识别一体机是停车场智能管理系统的重要组成部分。它包括车牌识别，摄像头，前端存储和补光灯。在实际应用中，车牌识别机通过摄像头拍摄图像，自动识别车辆进出车辆时的车牌号，车牌颜色，车辆类型等，并记录信息。车牌定位车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来，由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状，车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色，它们与图像的背景颜色存在较大的差异。作为车辆的进出时间，以及自动门和栏杆。将机器的控制设备组合起来实现车辆的自动管理。
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