随着现代交通对交通管理系统要求越来越高，智能交通系统也得到了越来越广泛的关注。车牌识别系统正是模式识别和数字图像处理技术在智能交通系统领域的一个重要应用，被广泛地应用于道路收费系统和违章监控等各种系统中。在实际使用中复杂的拍摄环境会对识别结果有很大的影响，比如光照不均匀、摄像头震动、图像采集的噪声、车牌受到污染等都会使拍摄的图像变得模糊，严重地影响车牌识别技术的应用。这些不利因素产生的影响主要集中在车牌定位部分，因此车牌定位结果的好坏直接影响到整个系统的功能。本文在收集和分析近年来国内外具有代表性的车牌定位算法的基础上，深入研究并借鉴其好的方法及相关理论。主要工作是改进了一种基于形态学和二值图像的车牌定位方法，即采用二值形态学填充的方法，预筛选出多个候选区，依据二值化后的车牌字符间特有的跳变规律，统计每个候选区中间行的黑白跳变次数，最终确定车牌区域。该方法采用单行扫描减少了定位的时间，提高了定位的速度。最后提出一种检测车牌倾斜角度的方法。文章使用Visual C++6.0开发工具对车牌定位算法进行编程，并对其进行仿真和验证。实验结果表明，本文提出的车牌定位方法满足准确率和实时性的要求。