由于车牌牌照在拍照时，往往由于光照、摄像、传感器灵敏度以及光学系统等的不均匀性而引起图像质量下降的现象，从而使人眼在观看图像时视觉效果很差。灰度修正是图像在空域中增强的有效方法，根据图像不同的降质现象而采用不同的修正方法。如果造成对比度不足的原因主要是由于被摄目标的远近不同，使得图像区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图像灰度失真，或是由于曝光不足或过度而使得图像的灰度值被限制在一个很小的范围。这时人们看到的将是模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。可以采用灰度变换的方法来处理，增强灰度的变化范围、灰度层次，达到增强图像对比度的目的。

　　纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。?统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有不同的灰度共生矩阵。?结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。

　　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。

　　车牌识别系统作为智能交通管理必不可缺的一子系统，它的系统主要分为四个重要部分:图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。在本次设计中，我们所采用的是一套基于MATLAB的车牌自动识别的方式，对于车牌的识别，它具有较强的识别能力，能有效地解决带有噪声和图像在不同条件下所带来的一些负面影响的问题。的设计结果也表明了MATLAB使车牌识别系统在运行上十分有效。整个系统中对于车牌的位置的定位和车牌号码的字符识别为重要。其中的车牌定位又分为图像图像灰度化、图像边缘检测和图像腐蚀；另外车牌号码的识别又由车牌号码的分割和单号码模块匹配结合。该系统的主要目的是将车牌部分通过对图像预处理后从原始图像中分离出来，再将车牌内车牌号的字符单个分离出来，再对单个字符进行模板匹配识别，所以车牌定位分离、字符定位、分离的结果在体统的识别过程中显得重要。