在城市夜景中，车牌识别系统默默守护着交通秩序与安全。而图像增强技术，宛如夜幕下的 “锐眼”，为系统在黑暗中精准识别车牌提供了关键助力。
深圳市某小区采用 “安快” 车牌识别系统
二、去噪处理
夜间光线不足时，图像传感器易引入高斯噪声、椒盐噪声等，干扰图像清晰度。均值滤波、中值滤波和高斯滤波等去噪算法能有效应对。均值滤波计算像素邻域平均值平滑图像，中值滤波取邻域中值去除椒盐噪声，高斯滤波利用高斯函数加权平均，去除高斯噪声，同时保留图像边缘信息。
北京市某小区采用 “安快” 车牌识别系统
夜间图像常因对比度低，使车牌字符与背景界限模糊。对比度增强技术，如直方图均衡化，重新分配图像灰度级，使直方图更均匀，提升对比度。自适应直方图均衡化可根据图像不同区域进行对比度增强，避免整体增强的过亮或过暗问题，让车牌字符在夜色中更加突出。
某商圈停车场采用 “安快” 车牌识别系统
图像增强技术在车牌识别系统中至关重要。它通过去噪、对比度增强和锐化处理等多种手段，改善夜间车牌图像质量，使车牌细节清晰易读，为后续识别提供高质量图像基础，提高系统识别准确率和可靠性，成为车牌识别系统在夜幕下精准识别的锐眼助力。
