定位和分割的是识别系统技术主要板块，它的主要作用是图像经过预处理后得到灰度图像的照片后，以确定该图像中包含所要字符的特定位置。由于该点是原来的图像象是典型的一个子区域的，主要是周围的矩形横向确切的较高水平，相对原始图像也更侧重于的中心位置，并且灰度区域是不同的，所以边缘形检测是一个简单方案对于灰度图像检测图像分割。 图像腐蚀是一种形态学运算，它仅对二值图并且根据数学形态学集合方式而形成的到目前已经被广泛应用的数字图像处理的方法。图像腐蚀它的根本依据是:为了得到和衡量灰度图像中所要的对应物体形状，而用结构元素对灰度图进行勘测，找到图像中可以容纳下这个结构元素的位置以达到目的。图像腐蚀可以消除图像中小的而且对没有意义的“污点”，如果“污点”之间有着细小的接通，则可以选择较大的结构元素，把它们一起腐蚀掉。如果结构元素的值都是正的，则得到的图像会比输出图像亮。

　　作为一种将静态图像车牌号码、车牌颜自动识别模式识别技术我们称之为车牌识别技术，对于车辆静态视频和动态视频有效进行识别，而且两者的图像识别原理相同，我们都知道视频是由图片帧组成的，车牌识别算法也是从车辆动态视频中提取10到15帧，然后通过比较选择清晰的图像进行识别。车牌识别系统一般由摄像机设备、感应线圈、车牌号码识别处理器（如计算机）、车牌识别算法和后台管理计费软件组成。车牌识别算法的原理是什么呢？

　　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。

　　含有各种各样的噪声。如果对噪声不进行滤波处理而直接进行边缘检测，将会对测量结果造成很大的影响，降低测量的精度。因此，在对图像进行分析之前消除或减小实验图像中存在的各种噪声干扰，以使图像更加有利于后续的分析和处理。图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声，在频率域内由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。