含有各种各样的噪声。如果对噪声不进行滤波处理而直接进行边缘检测，将会对测量结果造成很大的影响，降低测量的精度。因此，在对图像进行分析之前消除或减小实验图像中存在的各种噪声干扰，以使图像更加有利于后续的分析和处理。图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声，在频率域内由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。

　　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。

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　　我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。3.预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。4.车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

　　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。