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　　粗略可以分为以下两类:1、高清相机结合计算机软件车牌识别技术。也就是在前端采用高清摄像机（像素100万以上的网络摄像机），将图像传到pc上，由pc上的车牌识别软件完成车牌识别功能并输出相关结果。2、直接将车牌识别算法模块植入到前端的高清摄像机中，从而相机直接输出的就是车牌识别的相关结果。这需要运用到一些嵌入式技术，如arm或dsp等。1、如果是高清相机结合软件识别的方式，则要求车牌识别软件能支持网络相机的相关

　　通常使用摄像头拍摄到的车辆会存在大量的噪省，所以在处理车牌照图像识别前要先对图像做一些预先的处理。由摄像机等所采集到的含车辆的图片的预处理是指将采集到的含车辆车牌的原图像亮度做一定的调整和去除图像本身的噪声处理，让图像变得更清晰，并保留图像本身的纹理构造和增强图像的颜信息，尽可能减少对后面将要识别的区域纹理和颜信息的噪声的影响，让后面的车牌定位的准确性有所提高。 一张灰度图指的是它只包含了它本身固有的亮度而不含有它的彩信息，像八九十年代前的黑白照片就是一张亮度连续变化的灰度图。把一张彩的图像转为灰阶模式就是灰度化处理。一张彩的图像都是由R、G、B三原组成，图像的彩信息会随着三原的改变而改变。在计算机上，R、G、B的多少决定了这张图像的颜，通常，R、G、B它们都各有256级亮度，用数字0到255组成。灰度化就是让原彩图像的R、G、B相等的过程。

　　在理想的情况下，噪声属于高频信号，因此在处理的过程中应该采用低通滤波器。但是图像中的边缘信息也属于高频信息，它包含了大部分的实验对象的特征信息，在下一步图像处理的过程中需要被提取出来。因此一个好的平滑滤波方法应该是既要滤除图像中不需要的噪声信号，同时也要保持图像的边缘信息，不使图像边缘轮廓和线条变模糊，让图像变得更有利于计算机处理。在许多情况下，线性滤波方法能够有效的对被噪声污染的图像进行复原，但那多数的线性滤波器具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像边缘变模糊。某些非线性滤波方法既能去除噪声又能保护图像边缘，获得较好的图像处理效果。