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。智能交通***辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的***、牌照字符的分割和辨认三部分。

******是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆***所在的区域，而***分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的***区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。***图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。******和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。***识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更准确的wei章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。

识别的方法，可以选择的有***网络法和模块匹配法等。在这里，对******的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。***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。字符分割技术将***的多个字符分割为单一字符，我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有***网络法和模块匹配法等。目前重要的是必须提高系统的识别率。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。