依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　输入图像 目前图像输入主要采用摄像机连接图像采集卡或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，将模拟信号转换为数字信号。预处理  需要对采集的图像进行灰度化、灰度修正、图像去噪等处理，目的是突出车牌的主要特征，地提取车牌区域。车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个佳的区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。

　　中值滤波是由Tukey首先提出的一种典型的非线性滤波技术。它在一定的条件下可以克服线性滤波器如小均方滤波、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声有效。由于在实际运算过程中不需要图像的统计特征，因此使用方便。传统的中值滤波一般采用含有奇数个点的滑动窗口，用窗口中各点灰度值的中值来代替指定点的灰度值。对于奇数个元素，中值是按大小排序后中间的数值，对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。中值滤波也是一种典型的低通滤波器，主要用来抑制脉冲噪声，它能够彻底滤除尖波干扰噪声，同时又具有较好地保护目标图像边缘的特点。

　　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