随着经济的发展,汽车成为普通百姓家庭的常用的交通工具,如何有效的解决庞大的交通运输管理压力成为交通管理最关键的问题。随着信息化程度不断提高,图像信息成为重要的信息来源,车辆牌照识别(LPR)技术成为智能交通管理中的核心技术。利用数字图像处理技术对车辆图像进行处理,并利用模式识别技术识别出车牌号码,实现智能交通管理,在交通监管、高速公路管理、违规记录、园区管理等领域完成智能管理。车辆图像在采集过程中受到视角、尺度、亮度、污渍、模糊等不确定因素的影响,受到噪声干扰,降低车辆图像的质量,并进一步影响车牌区域边缘提取、分割、识别过程。如何解决这些噪声的干扰,提高车辆图像质量,保证边缘提取的精度,并保证后续的处理正常进行,成为首先要解决的问题。本文重点研究混合噪声干扰的车辆图像去噪与边缘检测算法。首先,介绍了噪声的理论知识并着重分析了车辆图像噪声的特点,针对单噪声干扰车辆图像与符合车辆图像噪声特点的混合噪声干扰的车辆图像,通过评价函数类比分析了经典去噪方法。其次,针对混合噪声干扰的车辆图像,本文系统地研究和对比分析了 Canny等几种经典检测算法。最后,针对混合噪声干扰的车辆图像,提出一种结合去噪与边缘检测优化算法,提高混合噪声干扰的车辆图像的质量并优化边缘检测信号。经过Matalab仿真测试,混合噪声干扰的车辆图像经过优化算法处理后的信号,观测其峰值性噪比(PSNR),并记录正则均方误差(NMSE),综合分析算法的性能,得出结论:本文提出的优化算法,针对混合噪声干扰的车辆图像,去噪效果较好,边缘信号精度相对较高。经过仿真实验测试证明,本文提出的方法,有一定的实用价值和理论指导意义。