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。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、快速、有效的字符识别技术，商用价值较高。

汽***照的识别***：对汽***照范围内的***是识别***整个过程中的***，假若汽***照的***出现偏差，会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。汽***照***的关键点为纹理特征的分析***方法，该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描，经过扫描后断定包含汽***照的线段的待选区域，后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度，从而判断出整个汽***照的区域，这就完成了对图像中的全部汽***照实现了***。它在传统的交通监控技术的基础上，引入了数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用***的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对车辆图像的采集和处理，获得车辆的数字化信息，从而达到更高的智能化管理水平。

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。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。汽***照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分，是高科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。