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。
车牌辨认系统对污损车牌的辨认效果不好
在公路和城市内的实践应用过程中，很难所触及到的车牌都是没有污损的，车牌在运用几年之后，难免会呈现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难都是规范洁净的车牌，因而在实践环境中，面对破损污旧的车牌，如何进步车牌辨认系统的辨认才能也是实践需求处理的问题。
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。
车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
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。
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。
