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　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。

　　标准一维中值滤波器的定义为:式中，med表示取中值操作。中值滤波的滤波方法是对滑动窗口（2n+1）内的像素做大小排序，滤波结果的输出像素值规定为该序列的中值。例如取3×3滑动窗口，中值为窗口内第5个大的像素值。二维中值滤波的窗口形状和尺寸设计对滤波的效果影响很大，不同的图像内容和不同的应用要求，往往采用不同的形状和尺寸。常用的二维中值滤波窗口有线状、方形、圆形、十字形及圆环形等，窗口尺寸一般选为3，也可以根据滤波效果逐渐增大尺寸，直到获得满意的滤波效果。常用的滤波器为n*n中值滤波器、十字形中值滤波器和n*n大值滤波器。

　　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。