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　　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。

　　与传统的超速监控方法相比，该应用程序可以节省警力，降低执法人员的强度，、、隐蔽，司机需要提醒自己不要超速，大大降低超速。4、车辆进出管理、内外安装智能车牌识别设备，记录车辆车牌号和访问时间，结合自动门和栏杆控制设备实现车辆自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提率。5、智能社区的应用可以自动判断入境车辆是否属于社区，实现非内部车辆的自动计时收费。在某些单元中，应用程序还可以与车辆调度系统相结合，自动客观地记录机组车辆。

　　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。