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车辆号牌是车辆的识别依据，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别（lpr）系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过---机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行---码的识别。过程涉及：车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出。

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要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够---地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的不可或缺的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和---性。常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。

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车牌矫正及精定位模块

由于受拍摄条件的---，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的，为切分和识别模块做准备。使用---设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，车牌识别系统定做，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。

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