随着我国汽车行业的快速发展，信息化社会的程度不断提高，智能化交通管理成为发展的趋势。车牌自动识别系统（LPRS）是智能化交通管理系统（ITS）的重要组成部分之一，适用于各种交通管理场所，特别有利于提高管理效率及水平，节省人力、物力，以达到交通管理的科学化的规范，而且有着广泛的应用前景。但是车牌识别系统的研究与开发是限制交通系统智能化、现代化的发展，在智能化交通发展中也倍受关注。 本文通过对获取车牌，经过车牌图像灰度化，图像增强，直方图均衡化，车牌图像二值化，车牌图像去噪等模块的车牌图像预处理研究。本文提出的针对车牌图像的预处理过程对灰度图像可以达到不错的效果，并且在一定的程度上解决了因外界因素而造成的车牌图像对比度较低的问题。

DnCNN-PyTorch 这是TIP2017论文的PyTorch实施，。 作者的。 这段代码是用PyTorch = 0.4。 移植代码很容易。 请参阅《 。 怎么跑 1.依存关系 （<0.4） 适用于Python的OpenCV （用于PyTorch的TensorBoard） 2.训练DnCNN-S（已知噪声水平的DnCNN） python train.py \ --preprocess True \ --num_of_layers 17 \ --mode S \ --noiseL 25 \ --val_noiseL 25 笔记 如果您已经构建了训练和验证数据集（即train.h5和val.h5文件），请将preprocess设置为False。 根据该论文，DnCNN-S具有17层。 noise

完整英文电子版JESD22-A113I：2020 Preconditioning of Nonhermetic Surface Mount Devices Prior to Reliability Testing - 可靠性测试前的非封闭表面贴装器件的预处理。 本测试方法为非密封固态SMD建立了行业标准的预处理流程，该流程代表了典型的行业多次焊料回流操作。 在接受特定的内部可靠性测试（资格和可靠性监控）以评估长期可靠性（可能受到回流焊的影响）之前，制造商应对这些SMD进行适当的预处理，使其符合本文件中规定的顺序。

KDD99预处理后的csv文件，包括train_x.csv,train_y.csv,test_x.csv,test_y.csv

1.数据清理 2.数据集成和变换 3.数据归约

matlab 图像预处理 中值滤波 对比度增强 挺好的

C语言程序设计（第三版）高禹 电子课件

对汽车牌照区域进行预处理（图像的灰度变化、图像增强二值化、滤波等)、识别、分割

(1)数字图像矩阵傅立叶变换(2)图像压缩(3)增强图像对比度(4)直方图均匀化(5)图像样本增强(6)图像滤波(7)图像均值滤波(8)图像自适应魏纳滤波(9)5种梯度增强法图像锐化(10)图像的高通滤波和掩模处理(11)图像平滑处理(12)图像锐化处理(13)通过白化对图像进行预处理

指纹图像预处理（包括图像分割、增强、二值化、细化）以及指纹特征提取。