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。

　　在实际开发过程中，车牌图像预处理的去处噪声环节计算量大，所消耗的时间也多。因此，采用有效的中值滤波算子在去噪质量的基础上，减少计算量，加快处理速度变得尤为重要。 车牌识别是一种典型的复杂背景下模式识别问题，其中关键也解决的问题往往集中在车牌定位的过程上。车牌定位的工作主要是从拍摄到的汽车图像中找到汽车牌照所在的位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来，便于字符分割使用。在车牌识别系统中，牌照区域的确定是影响系统的重要因素之一，牌照的定位准确定位与否直接影响到字符分割和识别的准确率。

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