车辆车牌作为一辆汽车独一无二的信息,是辨识一辆车最为有效的方法。通过车牌识别系统能够完成对车辆的身份确认,进而能够对各种车辆进行统一化智能管理。作为其核心内容之一的车牌识别技术也得到了广泛的重视。目前,该项技术已被广泛用于高速十字路口、自助停车场收费口、丢失车辆跟踪及找回等各个方面。但现有的车牌识别系统适用于环境简单的情况,在较为复杂的自然环境下使用效果并不理想,因此,本文以复杂情况为研究背景,对复杂环境和复杂光线下的车牌处理技术进行了深入研究。本文采用基于区域放大的车牌定位方法来适应复杂环境。首先,在传统的边缘检测方法中结合形态学处理的手段,使处理结果噪声较小且边缘信息清晰、完整;然后分别经过基于迭代融合的连通域筛选和多因素决策的两次粗定位,确定最可能出现车牌的区域并去除伪车牌;最后针对车牌倾斜角度较大、车牌有用信息丢失的现象,本文采用区域放大法进行车牌精定位。在完成车牌图像精定位之后,对车牌图像进行进一步针对复杂光线的处理。针对不均匀光线下车牌图像常出现的字符和背景的边界容易混淆、细节丢失、噪声较大、光线突变等问题,本文改进了原始的Retinex算法,采用基于Retinex理论的复杂光线图像增强算法,实验结果从主观视觉效果和客观指标两方面充分说明了该方法的可行性,并给出采用各种方法处理后再经过自适应二值化后得到的最终结果,充分体现出了本文方法清晰度高、细节明显、噪声小的优势。最后,通过大量实验进行实践与验证,通过对实验结果的分析,证明了本文对复杂环境车牌图像处理技术切实可行,并对比其他几种方法的处理结果,突出了本文方法的优越性,最后指出实验中出现的问题并提出改进措施。