车牌识别系统的图像采集，一般主要是通过摄像头与计算机的视频捕抓卡直接相连来完成的，由于图像采集设备所采集到的图像可能受恶劣的天气、变化的光照以及摄像机拍摄角度等的影响，使得拍摄到的车牌图像存在污迹、光照不均、亮度太低、对比度太小、倾斜等情况。这些都影响了车牌字符的分割进而降低了车牌识别率，图5即为拍摄到的一个车图。因此，必须采取车牌图像预处理措施以提高识别率。同时，由于车牌不可避免地存在噪声，而且由于车牌识别系统在室外小时工作，光照度大范围变化，也存在光照不均，亮度太低对比度太小等情况，这些都会降低系统的字符识别率，因此需采取滤噪、光照不均校正和对比度增强等图像增强措施。预处理是整个车牌识别系统的第1步，它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息，减少或者消除非目标信息，以有利于下一步的图像进一步处理。对于含有车牌的图像来说，预处理主要是为了让目标字符的信息加强，并且消除干扰信息，从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。
一般来说，预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类四。空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理，用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理，一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等，然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。一般来说，利用空域法比较直接方便，理解上直观利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。
以下是车牌识别系统发展史：
运用图像处理技术解决车牌识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，停车场车牌识别，例如车牌中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类；然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，车牌识别一体机，形成一个变长链码，再用动态规划法，芜湖车牌识别，求出与标准模式链码的至小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
智能交通中一个重要的技术就是车牌识别技术，对于拍到的车辆图像或录像，如果能够准确及时的返回车牌的号码，这样即方便了车辆管理，车牌识别系统，又可以及时对违规车辆进行处罚，同时由于识别的即时性和准确性，这一系统在军事上也有极其重要的意义。车牌自动识别技术自提出以来，受到了人们的广泛关注，它可以应用于公路和桥梁收费站、公路流量观测站、城市监控系统、港口和机场、停车场、以及军事要塞的入口等车牌认证实际交通系统中，以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。由于其在智能化交通控制管理中发挥着越来越重要的作用，目前西方发达国家的科研工作者对其进行广泛的研究，目前己有众多的算法，一般的车牌识别系统总体构架图恤口图所示，经过这些年的研究，有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。
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