车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。

      照片预处理

灰度矫正：

       为了后续操作更清晰的分辨车牌位置和字符，得到的照片需要做灰度预处理矫正。一张彩色照片的颜色由RGB组成，对于24位颜色深度的照片来讲，照片上每个点由3个字节的颜色组成，每个字节代表一种颜色，分别对应R/G/B。下面公式表示了一种由彩色转到灰色的算法：

平滑降噪：

       灰度化处理之后的图像，由于拍照时的干扰和车辆本身的洁净程度的不同，导致灰度化之后的图像需要降噪，并要进行平滑处理，比如使用高斯过滤来降噪（公式中σ为灰度图像的方差）

介绍

在现代世界的不同方面，信息技术的大规模整合导致将车辆视为信息系统中的概念资源。由于自主信息系统在没有任何数据的情况下没有意义，因此需要在现实和信息系统之间改变车辆信息。这可以通过人工代理或通过特殊的智能设备来实现，这些设备将允许通过其登记板识别车辆。在智能设备中，提到了车辆号牌的检测和识别系统。