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

　　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。

　　车牌识别系统作为智能交通管理必不可缺的一子系统，它的系统主要分为四个重要部分:图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。在本次设计中，我们所采用的是一套基于MATLAB的车牌自动识别的方式，对于车牌的识别，它具有较强的识别能力，能有效地解决带有噪声和图像在不同条件下所带来的一些负面影响的问题。的设计结果也表明了MATLAB使车牌识别系统在运行上十分有效。整个系统中对于车牌的位置的定位和车牌号码的字符识别为重要。其中的车牌定位又分为图像图像灰度化、图像边缘检测和图像腐蚀；另外车牌号码的识别又由车牌号码的分割和单号码模块匹配结合。该系统的主要目的是将车牌部分通过对图像预处理后从原始图像中分离出来，再将车牌内车牌号的字符单个分离出来，再对单个字符进行模板匹配识别，所以车牌定位分离、字符定位、分离的结果在体统的识别过程中显得重要。

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