兰州车牌识别系统是现代城市智慧交通建设中的重要组成部分，它可以提高交通管理效率，降低事故发生率，促进城市管理的智能化和信息化。在车牌识别系统中，图像处理技术是实现高精度识别的关键之一。为了提高车牌识别系统的性能和稳定性，我们需要对车牌识别系统图像处理技术进行优化。
1.降噪处理

在车牌识别系统中，图像的噪声往往会对车牌识别的准确率产生影响。因此，我们需要对车牌识别系统图像进行降噪处理。降噪处理的方法有很多，包括基于统计模型的方法、基于小波变换的方法、基于自适应滤波的方法等。

2.字符分割

车牌识别系统中的车牌字符往往不是连续的，而是由多个字符组成的。因此，我们需要对车牌图像进行字符分割。字符分割的方法有很多，包括基于图像特征的方法、基于区域分割的方法、基于阈值分割的方法等。

3.车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤之一，它可以提高车牌识别的准确率。车牌定位的方法有很多，包括基于背景模型的方法、基于图像分割的方法、基于车牌尺寸模型的方法等。

4.车牌边缘检测

车牌边缘检测是车牌识别系统中的另一个关键步骤。通过检测车牌边缘，我们可以提取车牌图像中的重要特征，从而提高车牌识别的准确率。车牌边缘检测的方法有很多，包括基于Sobel算子的方法、基于Canny算子的方法、基于Hough变换的方法等。

5.车牌字符识别

车牌字符识别是车牌识别系统的目标。通过对车牌图像进行处理，我们可以将车牌图像中的车牌字符识别出来，从而实现车牌识别。车牌字符识别的方法有很多，包括基于特征匹配的方法、基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法等。

综上所述，车牌识别系统图像处理技术的优化方法有很多，包括降噪处理、字符分割、车牌定位、车牌边缘检测和车牌字符识别等。通过对这些方法进行优化，我们可以提高车牌识别系统的性能和稳定性，从而实现高精度的车牌识别。