邻域平均法是一种简单的空间域平滑噪声处理方法，属于线性滤波器。它是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值(除以9)作为新图中该像素的灰度值。它采用模板设计的思想模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关而且与其邻域点的像素值有关。模板运算在数学中的描述就是卷积运算。邻域平均法也可以用数学公式表达。邻域平均处理法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸大，噪声减小的。如果f(i,j)是噪声点，其邻域像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消除噪声点是邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是简单的一种平滑方法。

　　（4）彻底解决了购卡，发卡的工作，固定卡缴费无需带卡，只需报车牌号即可完成延期充值授权工作，节约了成本，提高了效率。优势2车牌识别在临时车管理的优势（1）彻底解决了临时车收费收同情费，贪污金额的发生。（2）彻底解决了卡机发\吞卡的故障，无需人工发卡，收卡。管理人员只需按系统提示金额收钱即可。（3）彻底解决了固定车主取卡进，固定卡出的情况发生。（4）彻底解决了输入车牌号查询进出车辆记录难，或无法查询的情况。

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