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在理想的情况下，噪声属于高频信号，因此在处理的过程中应该采用低通滤波器。但是图像中的边缘信息也属于高频信息，它包含了大部分的实验对象的特征信息，在下一步图像处理的过程中需要被提取出来。因此一个好的平滑滤波方法应该是既要滤除图像中不需要的噪声信号，同时也要保持图像的边缘信息，不使图像边缘轮廓和线条变模糊，让图像变得更有利于计算机处理。在许多情况下，线性滤波方法能够有效的对被噪声污染的图像进行复原，但那多数的线性滤波器具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像边缘变模糊。某些非线性滤波方法既能去除噪声又能保护图像边缘，获得较好的图像处理效果。
车牌识别系统目前已经成熟应用于各类的智能交通、安防系统中，对图像、视频中的车辆号牌进行自动的检测识别.典型的应用系统为:闯红灯自动监测系统，机动车超速监测系统，机动车逆行、压线监测系统，移动电子警察系统，治安卡口系统等智能交通系统。较为典型的应用为治安卡口系统，该系统如果没有车牌识别技术，就没有真正意义上的自动化智能。一个完善的治安卡口管理系统应该具备车牌自动识别、卡口应用系统和中心联网管理三个主要功能。车牌识别是其中为重要的一部分，只有达到实用识别技术的卡口系统才能有效的实现自动比对报警，避免出现大量的误报。同时，识别速度快，系统需要占用的系统资源就少、人工介入的可能性就小，系统网络的运行负担也相应减小。车牌识别的优劣直接影响的卡口系统的整体性能。
对于整个画面，统计出每一种(g1,g2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2)，这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a,b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a,b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。当a=1,b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=0,b=1时，像素对是垂直的，即90度扫描；当a=1,b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-1,b=1时，像素对是左对角线，即135度扫描。这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将(x,y)的空间坐标转化为“灰度对”(g1,g2)的描述，形成了灰度共生矩阵。