在理想的情况下，噪声属于高频信号，因此在处理的过程中应该采用低通滤波器。但是图像中的边缘信息也属于高频信息，它包含了大部分的实验对象的特征信息，在下一步图像处理的过程中需要被提取出来。因此一个好的平滑滤波方法应该是既要滤除图像中不需要的噪声信号，同时也要保持图像的边缘信息，不使图像边缘轮廓和线条变模糊，让图像变得更有利于计算机处理。在许多情况下，线性滤波方法能够有效的对被噪声污染的图像进行复原，但那多数的线性滤波器具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像边缘变模糊。某些非线性滤波方法既能去除噪声又能保护图像边缘，获得较好的图像处理效果。

　　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。

　　汽车的广泛应用使得道路机动车辆的控制、公共场所和社区车辆的停放和管理需要耗费很大的资源，但车牌识别系统的交付和使用，大大降低了劳动量提高了工作效率，作为的车牌识别系统厂家，在系统研发的过程中，可以根据基础知识的应用，促进风险的早期解决。今天就给大家来分享一下如何选择一家的车牌识别系统厂家。简单的来说我们只需要通过以下两点就可以找到合适的:调查其产品在市场的口碑和合作客户的一些评价。 在选择和购买之前，这也取决于其在车牌识别系统中的销售市场声誉。良好的销售市场声誉表明其产品质量得到了客户的。订购后，将车牌识别系统的资金投入应用程序可以确保高的性和敏感性。

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