本文通过运用运动目标检测的方法和动态图像分析的相关理论知识，对低品质视频图像中的车牌检测的相关算法进行了研究。主要涉及的内容如下： 1、分析目前车牌识别的研究现状和存在的问题，指出低品质视频图像中车牌检测存在的问题和研究的意义。 2、分析目前已有的一些运动目标检测的方法，指出它们在目标检测中的优缺点和适用的范围，然后针对背景差分的方法，分析其中非常关键的背景建模的各种方法，提出一种基于改进的混合高斯模型的目标检测算法，即用混合高斯模型来建立背景模型，结合三帧差分法来改进背景更新的策略，该算法有效的提高了背景模型的更新速度。 3、介绍我国目前所使用的车牌的主要特征，然后详细分析现有的车牌定位的相关算法，提出一种基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法，利用图像增强、图像滤波等数字图像处理技术，对检测得到的品质不高的车牌图像进行预处理，使其品质得到提高，然后进行边缘检测等处理，最后利用投影法进行车牌的定位、分割，得到车牌图像。 4、分析车牌倾斜的原因和类型，介绍目前在车牌校正方面所使用的方法，详细论述了Hough变换的原理和实现方法，最后利用Hough变换实现了车牌的倾斜校正。 5、运用概率论的知识分析论证多帧图像综合可以提高车牌识别的准确率，然后用像素值取大算法实现了三帧图像的综合。