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车牌辨认系统的顺应性急需增强
 
　　目前我国的车牌辨认产品都请求所辨认的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌普通都不能辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在位置，会形成图片中车牌不同水平的偏移。

对图像预处置
 
　　车牌识别中车牌定位之前普通要对图像做预处置，然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况，所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素，这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话，那就能够大大进步车牌辨认的概率。

2、预处理
 
　　由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

车牌校正
 
　　由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度；方差小法，根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；透视变换，利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。

字符分割
 
　　定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。

随着行业的发展，市场各式各样的需求，市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广泛，主要分为：软件识别和硬件识别。通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比，系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。