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纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。?统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有不同的灰度共生矩阵。?结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。
输入图像 目前图像输入主要采用摄像机连接图像采集卡或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，将模拟信号转换为数字信号。预处理 需要对采集的图像进行灰度化、灰度修正、图像去噪等处理，目的是突出车牌的主要特征，地提取车牌区域。车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个佳的区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。
定位和分割的是识别系统技术主要板块，它的主要作用是图像经过预处理后得到灰度图像的照片后，以确定该图像中包含所要字符的特定位置。由于该点是原来的图像象是典型的一个子区域的，主要是周围的矩形横向确切的较高水平，相对原始图像也更侧重于的中心位置，并且灰度区域是不同的，所以边缘形检测是一个简单方案对于灰度图像检测图像分割。 图像腐蚀是一种形态学运算，它仅对二值图并且根据数学形态学集合方式而形成的到目前已经被广泛应用的数字图像处理的方法。图像腐蚀它的根本依据是:为了得到和衡量灰度图像中所要的对应物体形状，而用结构元素对灰度图进行勘测，找到图像中可以容纳下这个结构元素的位置以达到目的。图像腐蚀可以消除图像中小的而且对没有意义的“污点”，如果“污点”之间有着细小的接通，则可以选择较大的结构元素，把它们一起腐蚀掉。如果结构元素的值都是正的，则得到的图像会比输出图像亮。