图像处理与识别技术是一门跨学科的前沿技术，是当今的一个热门研究领域，取得了很多的成果，并在众多领域得到了广泛应用。　　 本文介绍了图像处理技术的发展现状和研究意义，并介绍了图像处理方面的一些基础知识；重点讲解了图像处理技术在车牌自动识别系统中的重要作用。　　 车牌识别技术在高速公路电子收费、出入控制、公路流量监控等方面都有重要的作用，它可以减少人工干预程度，降低工作量，提高工作效率。本文将车牌识别系统应用在被盗抢机动车辆的追逃、定位上，对输入系统的车辆图像进行自动识别出车牌号码并使用请求服务系统，利用公安部提供的被盗抢机动车辆库查询接口进行查询判断识别出的车辆是否被盗抢车辆。　　 本文从以下几方面讨论了车牌识别的具体实现技术：车牌定位、车牌字符分割、车牌字符处理。其中车牌定位研究的算法有投影法、颜色二值化方法和基于遗传算法的定位；在投影法中，为了提高定位精度，使用了中值滤波和数学形态学上的处理。在车牌字符分割中，先对图像进行二值化，再对图像进行倾斜校正，本文对二值化常用的几种方法进行了对比；在倾斜校正算法中，详细讲述了Hough变换的实现方法。在车牌字符识别上，本文使用了当今最流行的BP神经网络识别方法，给出了BP神经网络的分类器设计和训练方法。　　 将车牌图像识别出来之后的下一步工作就是使用请求服务在被盗抢车牌数据库中比对车牌。在这部分的开始，本文先介绍了请求服务系统所使用的体系架构-SOA，其次介绍了SOA的一种具体实现技术-Web Service，最后讲解了请求服务的具体细节。