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通常使用摄像头拍摄到的车辆会存在大量的噪省，所以在处理车牌照图像识别前要先对图像做一些预先的处理。由摄像机等所采集到的含车辆的图片的预处理是指将采集到的含车辆车牌的原图像亮度做一定的调整和去除图像本身的噪声处理，让图像变得更清晰，并保留图像本身的纹理构造和增强图像的颜信息，尽可能减少对后面将要识别的区域纹理和颜信息的噪声的影响，让后面的车牌定位的准确性有所提高。 一张灰度图指的是它只包含了它本身固有的亮度而不含有它的彩信息，像八九十年代前的黑白照片就是一张亮度连续变化的灰度图。把一张彩的图像转为灰阶模式就是灰度化处理。一张彩的图像都是由R、G、B三原组成，图像的彩信息会随着三原的改变而改变。在计算机上，R、G、B的多少决定了这张图像的颜，通常，R、G、B它们都各有256级亮度，用数字0到255组成。灰度化就是让原彩图像的R、G、B相等的过程。
将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可作弊，避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
对车牌照识别系统的发展及其组成模块进行综述，论述了每一个模块的作用，以MATLAB语言为主要编程语言，实现车牌识别系统中车牌定位、字符切分以及字符识别的功能。研究了用于车牌识别的多门基础理论如数字图像处理、数学形态学、模式识别等；重点研究了常用的数字图像处理算法，包括图像的灰度变换及修正、二值化、图像去噪及边缘检测等。在字符分割部分前期的处理使得的分割结果比较理想，主要进行了二值化、均值滤波以及膨胀与腐蚀操作。在字符识别部分主要运用了模板匹配的算法，并且对神经网络算法的应用进行了初步研究。根据实验结果仍然存在的缺陷及不足，给出结论，提出展望。