字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。

　　在数字图像处理中，噪声的消除一直是人们所关注的重点。噪声可以理解为影响传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。噪声一般是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。噪声对图像的输入、采集和处理的各种环节，以及输出结果的全过程都有影响。因此，去噪已经成为图像处理中为重要的手段，也是图像处理领域研究的一个重点。在图像测量系统中，通过摄像机、图像采集卡获取的图像信号中不可避免的

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

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　　车牌识别技术是利用计算机等辅助设备采集车辆的图像，从而进行车辆牌照的自动识别，目前已被广泛应用于高速公路收费站、治安卡口及各大停车场出入口等地，成为智能交通的重要组成部分。        车牌识别技术采用的图像处理模式和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的字符图像，再识别出车牌的文字、字母和数字，输出车牌的真实号码。 车牌识别对城市建设有着的作用，下面介绍下车牌识别技术有哪些功能。