车牌识别系统的图像预处理关键技术包括：

图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少数据处理量，提高处理效率。常用方法包括使用公式Y=0.299R+0.587G+0.114B或最大值法将RGB三个颜色分量转换为相等值。

图像增强：通过直方图均衡化、对比度调整、灰度拉伸等技术改善图像质量，增强车牌区域的视觉效果。

滤波去噪：采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像噪声，提高图像质量。常见操作是使用3x3中值滤波算子对图像进行平滑处理。

边缘检测：应用Roberts算子、Sobel算子或拉普拉斯算子等检测图像边缘，增强车牌边界特征，便于后续定位。

二值化处理：将灰度图像转换为只有两种灰度级别的图像，通过阈值计算(如T=fmax-(fmax-fmin)/3)确定前景和背景。

形态学运算：包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作，用于连接目标区域、填充空隙、去除小对象等，使车牌区域更加连通和明显。

图像规整：通过imresize等函数将图像调整为统一大小，便于后续处理的参数设置。

倾斜校正：对车牌进行几何校正，使字符在垂直方向上对齐，便于后续的字符分割和识别。

这些预处理技术共同作用，能够有效提高车牌定位的精确度和字符识别的正确率，为整个车牌识别系统奠定坚实基础。