车牌识别系统是构造现代城市智能交通的核心驱动部分,包含了颜色空间、图像灰度化分析、图像去噪、透视变换与仿射变换、颜色与字符分割、画面二值处理、数学形态处理等运算方法。传统意义的车牌定位方法由于受到昏暗、强噪声、逆光、过度曝光、背景繁杂等干扰,在基于完整车牌定位的时候某些边缘信息会增加或者减少导致定位结果出现不完整或者定位过度等情况。复杂环境下车牌识别具有较强的研究意义。本文针对复杂背景下车牌识别进行研究,提出一种先初步定位再精确定位的二次定位的识别方法。论文主要工作如下:(1)阅读国内外大量相关文献的基础上,分析课题存在的问题特点及难点,融合相关理论,确定了课题基于图像处理的二次定位的识别方法。(2)图像处理理论,为了保证后续的定位与识别的准确性,需要对所采集到的汽车牌照进行相关图像处理。采用图像二值法,完成颜色空间的相互转化,彩色画面进行去彩色处理、图像圆滑性处理和画面降噪等多种不同的操作。(3)二次定位方法研究,先对车牌进行粗定位再精确定位的定位方法,其中粗定位过程采用一次颜色分割,精确定位过程采用双HSV颜色分割,定位方法的确定是车牌数字识别系统中至关重要的部分。(4)前面车牌定位完成之后,接下来的操作是校正工作,将非水平状态下的车牌实现水平处理,从而达到数字识别的需求,实现车牌字符的完美分割,为识别和训练提供素材。(5)基于SVM+HOG理论对字符进行辨识,是在完成以上工作内容后,对每个字符进行辨别的最后一步。本文方法在一定程度上解决阴影对车牌颜色的影响,避免蓝色车身造成车牌与车身区域无法分割的情况,而且本文方法在复杂背景下准确识别到车牌区域。(6)对研究中易出现问题和失误的部分进行整理和归纳,为下次更深的研究工作做准备。