要提升车牌识别系统的性能，可以从以下几个方面进行改进：

1、优化图像采集质量：首先，要确保图像采集设备的质量。使用高分辨率、高灵敏度的摄像机可以捕捉更清晰的车牌图像，为后续处理提供更准确的信息。同时，要合理调整摄像机的位置和角度，确保车牌能够完整、清晰地出现在图像中。

2、预处理图像：在车牌识别过程中，对图像进行预处理可以提高图像质量，降低后续处理的难度。预处理包括去噪、增强对比度、调整亮度等操作，这些操作可以消除图像中的干扰因素，突出车牌区域，使车牌更易于识别。

3、改进车牌定位算法：车牌定位是车牌识别系统的关键环节。为了更准确地定位车牌，可以采用更先进的算法，如基于深度学习的方法。通过训练大量样本数据，使算法能够适应各种复杂环境，如光照、角度、遮挡等因素。

4、应用高性能图像处理算法：在车牌识别过程中，采用高性能的图像处理算法可以提高车牌区域的检测和定位准确性。例如，可以采用基于边缘检测的算法来检测车牌边缘，并将其与背景进行分离，进而提高车牌识别的准确度。

5、引入机器学习算法：机器学习算法在车牌识别系统中具有重要作用。通过使用机器学习算法，系统可以学习和识别不同光线条件下的车牌图像。通过训练和优化模型，可以提高系统在各种条件下的识别性能。

6、多特征融合识别：为了提高车牌识别的准确率，可以采用多特征融合的方法。结合颜色特征、纹理特征和形状特征来进行车牌识别。通过融合多个特征，系统可以更准确地区分车牌和其他物体。

综上所述，提升车牌识别系统性能需要从多个方面入手，包括优化图像采集质量、预处理图像、改进车牌定位算法、应用高性能图像处理算法、引入机器学习算法以及多特征融合识别等。这些改进措施可以综合提高车牌识别系统的准确性，使其在各种条件下都能表现出良好的性能。