在车牌识别系统中，图像处理是一个难题

车牌识别系统图像处理是人工智能技术在计算机图形学中的重要分支，是车牌识别系统的理论基础。天然条件下摄取的牌照，除含有较大的噪声外，还具有多样性。为使系统能较好地分割车牌，必须对图像进行预处理。这一章主要介绍了几种常用的车牌图像预处理方法，包括图像的灰度二值化、噪声处理、边缘捕捉等。视频图像接收到摄像机外部的图像后，首先将其转换成静态的图像，然后输入计算机进行处理。对车牌图像，由于拍摄环境的变化，存在着噪声、干扰等因素，为车牌提取带来了困难。该系统首先对输入的彩色图像进行灰度化，并进行亮度平均，使图像具有较好的对比度；在处理图像边缘提取之前，通常先进行噪声抑制操作，以改善边缘提取的质量；二值化多用来处理已提取的车牌。

车牌图像的预处理技术难点在于：

1.车牌图像质量较差，灰度化后会减弱图像中的车牌信息，因此对车牌进行良好的灰度处理十分必要。受自然环境和光照条件的影响，车牌图像中存在着很多干扰，给车牌定位带来了不便，为了更好的提取车牌图像，必须对车牌图像进行预处理，确保其定位质量。

2.复杂背景下图像中含有大量的边缘信息，不仅增加了系统识别的难度，而且导致了系统的错误判断，因此如何去除这些不必要的背景至关重要。购买间操作中，由于牌照位于图像的中间偏下位置，因此一般将图像的下半部进行处理或优先于下半部图像。该系统主要由硬件部分实现图像摄取，它提取汽车前景图像，将摄像机的视频信号转化成数字图像信号给计算机进行处理。检测。也就是，虚线环绕的部分，这个部分是系统的核心，它的实现会影响整个系统的性能，主要运用了模式识别.数字图像处理.信息论等知识在车牌图像中对车牌进行定位和提取操作。

3.车牌可能因光照过大或过亮的情况而发生，这种情况应按特定的分割门限进行讨论，对此情况进行二值处理。

4.车辆牌照上的字符容易被隐藏在预处理中变形或信息丢失的情况，要注意保留车牌字符信息。车牌识别系统智能泊车管理系统是智能卡泊车系统与先进的车牌识别技术相结合的一种新系统，它把车牌号码与卡片绑定为一体，作为车辆进出停车场的凭证。对进出停车场的图像进行自动对比，卡、车比对成功后再放行，真正意义上是一卡一车，有效防止车辆丢失。本系统在一般停车场系统的基础上再加一层台阶，有效地弥补停车收费漏洞，提高物业收益，增强小区停车场的安全性。为小区物业加强停车管理提供了必要选择。文字的分割与识别。在成功地提取车牌字符后，需要将其分割成若干个字符，再利用先验知识进行识别，得到最终结果。