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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　　进出停车场的车辆信息都保存在数据库中，数据可以定期、不定期导出，数据可以分析处理，停车场停车场利用率分析、停车场效益分析、停车场停车场管理辅助决策、停车场防盗报警等后期数据分析处理，具有较强的数据挖掘潜力。对于已建停车场，用户可以充分利用原有投资，提高整个管理系统的智能化和自动化；同样，新停车场的车牌自动识别器也可用于新管理系统的设计。像许多行业的发展一样，车牌识别系统随着用户容量不断扩大，对功能的要求也是存在着不断的升级，那么这个时候考验一个系统的拓展性的时候就到来了。因而在系统建设的早期阶段，首先根据近的应用程序要求进行系统配置。包括网络带宽、接口数量、数据库容量可安排，系统可通过设备在线升级和客户扩展进行扩展。那么车牌识别系统升级要把握哪些原则呢？

　　为系统的顺利使用，系统与行业主要设备兼容，与其他微卡端口监控子系统进行交流，提供开放的软件接口和二次开发接口，为未来视频监控的集成和多系统连接奠定基础。可扩展性原则主要体现在系统的水平和垂直可扩展性上。为了满足当前的视频监控要求，能够轻松地扩展系统扩展更大容量的视频监控系统，以满足当前的视频监控要求。在纵向扩展中，视频监控具有兼容性和通用的软硬件接口，可以实现二次功能开发和与现有系统功能的集成。