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。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的***识别系统具有很多限制与缺陷。

针对***开展配套的***操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将***图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。******属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的***范围，则属于提升综合体系识别率的核心要素。以形态学和有关的边缘检测作为基础的***方式，核心为五方面的基础流程。这意味着无论是进出社区还是地下停车场，您都可以使用减速来识别***。

***自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度，这两个性能指标既可以表征一个***自动识别系统性能的好坏。但是车辆如果严重chao速，摄像设备所拍到的图像的清晰度很差，所以***自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速准确的***与识别算法是当前的主要任务。***包含的信息是多个字符，想要对***进行识别，首先我们需要将***的多个字符进行分割处理。

chao速的车辆的拍照得到的图片质量比较差，***自动辨认系统在***辨认上的方便和快捷性比人工***辨认强得多，它不仅蕴含着非常大的经济价值而且对社会的发展也有很大的推动作用，因此对***自动辨认中的图像处理方法的改进是很有必要的。

目前针对***识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。传统的基于PC平台的***识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的***识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的***识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的***识别系统。特别是在夜间，它可以***汽车前照灯的干扰，使***清晰扫描，识别率达到99。