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。继续发展和不断完善的可视化智能交通监控系统，为实际应用车辆道路运输基础设施的管理系统奠定了良好的基础。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。

***校正

***校正是为了解决拍摄的***图像因为角度问题，导致***后的***倾斜，而倾斜的***会给***识别系统的后继步骤增添麻烦，***校正是必须的。***不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对***的颜色予以区分。***校正是利用***区域的矩形序列分布同组成***号的字母、数字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率，从而找出***区域的偏转角度，完成***图像区域的校正。

***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。***校正是利用***区域的矩形序列分布同组成***号的字母、数字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率，从而找出***区域的偏转角度，完成***图像区域的校正。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。

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。