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。在车辆***识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。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。随着高速公路系统新技术的高速发展，***识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分，切社会对其的应用也十分广泛，它不但在高速，隧道，桥梁等方面被广泛应用，而且也逐渐的被应用于小区，停车场等方面，也在电子***和wei章拍照方面做出较大贡献，介于***识别技术的广泛应用，越来越过的***也都致力于对其的研究，同时也提出了一些较好的办法。在本月12日之前，它将准确提供给物业服务中心，以避免将来无法识别***并影响您的正常旅行。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。随着现代管理方法的进步和科学技术的发展，社区用户对车辆管理的要求越来越高。过去，手工刷ka的管理方法已不适应现***展的需要。对于当前快节奏的高速工作模式，管理方法和系统有了根本性的改进。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使***成像效果较差的问题。这种改进不仅要满足社区管理的需要。还必须适应社会的需要，适应人类感官的需要和习惯性行动的需要。但是，目前，任何高科技产品都不能完全取代人类的人工操作，它不能完全取代人类的思维，也不能与人们的思维方式相一致。)