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。除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。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。

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。而对于***识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更准确的识别是市场所需。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。

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