车牌识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车辆定位、字符分割、字符识别、输出车牌号码七个部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

　　2、智能车牌识别系统可全天工作，无中断、无疲劳、误码率低。它可以适应高速车辆，在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务，司机不会意识到高度的隐私。智能车牌识别系统的应用将大大提高执法效率。3、超速罚款、智能车牌识别系统技术与速度测量设备相结合，可用于惩罚车辆超速违规行为，常用于高速公路。具体应用是:在道路上设置速度监控点，捕捉超速车辆，识别车牌号码，并将车辆的车牌号码和图片发送到每个出口。在每个设置中，一旦数量是相同的执法通知警告装置，惩罚和智能识别车辆车牌识别设备和号码，并收到超速车辆的数量。

　　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。

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