随着科学技术的不断进步,车牌识别系统(LPR)也得到高速发展,它已经被普遍应用到停车场车辆进出登记、不停车收费、智能交通违规监控等系统管理中,是智能交通系统建设非常重要的组成部分。车牌识别技术主要分为4部分：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。车牌识别主要工作和成果如下：首先对车牌图像进行预处理,包括图像灰度化、灰度均衡和图像二值化,其中通过灰度均衡使灰度图像的灰度分布更加均匀,有利于图像阈值分割。通过二值图像仿真结果比较,证明了图像经过灰度均衡化后,车牌区域图像明显,使车牌定位变得容易。其次车牌定位技术,由于车牌区域水平方向上像素跳变明显,所以采用跳变法进行车牌水平定位,投影法进行车牌垂直定位,并且从图像的1/3宽度处到4/5宽度处扫描图像,实验结果证明减少对背景区的扫描,不仅可以提高定位速度,还可以消除相似区域的干扰,增加定位准确度。字符分割过程中,考虑到字符粘连、断裂等情况,增加字符判别条件,然后结合投影法,最大回归式字符切分算法进行字符分割,过程为：首先对车牌图像进行垂直投影,记录每个字符宽度、字符间距,再根据字符比例特征,判断字符是粘连还是断裂,最后通过最大回归式切分算法得到准确的字符分割位置,对字符进行分割。该方法使字符分割更加准确。最后字符识别阶段,先对字符进行归一化,将字符图像转化为与模板大小相一致的图像,然后提取出字符的网格特征和笔画特征,最后采用模板匹配法和特征匹配法对字符进行识别,其中特征匹配法综合模板匹配法和笔画特征一起识别字符,使字符的识别更加准确。并且字符识别时,先比较待识别字符的区域编号,直接排除一些模板或模板某个区域,减少了不必要识别比较,提高了识别速度。