在数字图像处理中，噪声的消除一直是人们所关注的重点。噪声可以理解为影响传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。噪声一般是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。噪声对图像的输入、采集和处理的各种环节，以及输出结果的全过程都有影响。因此，去噪已经成为图像处理中为重要的手段，也是图像处理领域研究的一个重点。在图像测量系统中，通过摄像机、图像采集卡获取的图像信号中不可避免的

　　线性窗口检测是在边缘提取之后的含有车辆的图像中寻找含有车牌的长方形区域。在检测过程中，结合了车牌的先验知识，利用我国车牌中字符分布特征、形状、梯度变化等知识，如字符的灰度值变化规律等信息。含有车辆信息的图像在边缘提取之后纹理特征表现为边缘集中并且排列方式较为规则，结合上面的特征，对图像进行扫描，可检测到车牌区域或者是和车牌相似的一些区域。在线性窗口检测算法中先由上至下统计图像中各行相邻像素之间的灰度变化情况，当变化值大于给定的阈值时，可以判断此行就是要车牌区域的上边界，然后向下继续搜索，当检测到变化值又小于设定的阈值时，就得到了车牌区域的下边界。

　　2、识别速度快，达到了毫秒级别，优化了识别算法和车牌定位；3、车牌宽度低，识别距离远；移动端车牌识别软件配置要求:操作系统:Android2.3以上、iOS6.0以上移动端车牌识别软件硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM移动端车牌识别软件摄像头:支持自动对焦，200万像素以上。移动端车牌识别软件安装程序占用空间，3Mbytes车牌识别算法的应用:占道停车管理:占道停车收费

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