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针对当外界天气、光照条件恶劣的时候，存在采集的车牌图像像素丢失的问题，导致无法准确识别车牌内容，文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法。首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理，通过将图像划分为若干个矩形子区域，计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征，计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正，实现了对缺损区域特征值的校正，最后建立高斯模型完成车牌图像的识别，克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题。实验证明：这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像，取得了不错的效果。