从20世纪90年代开始，人们就开始了对汽车牌照自动识别的研究。在各学科的交叉发展推动下，车牌识别技术也在迅速的发展。车牌自动识别技术属于模式识别的范畴，它与图象处理也密不可分。车牌识别技术对于交通车辆管理、智能交通系统、自动收费系统、区域车辆管理、停车场管理等都有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。本文中，我们首先介绍了车牌识别技术实现的理论基础，其中涉及了模式识别理论、图象处理的理论、人工神经元网络及小波的基础知识。然后，我们在理论基础上，研究车牌识别的三个主要过程，分别为车牌定位，牌照字符分割和牌照字符识别，通过对这三个方面的分析，本文提出了一种新的基于小波纹理分析应用于车牌定位，基于部分投影法的字符分割和基于字符浓度特征和多重BP神经网络的车牌字符识别方法，并讨论了车牌识别各个过程的实现。在车牌识别系统的设计与实现中，我们给出了各个过程的设计方案及有关实现细节。首先，我们对系统进行了模块划分，给出了重要算法的设计。然后，在实现部分，我们讨论了在Matlab开发环境中的实现细节。