车牌识别技术是一项应用非常广的技术,它在高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、公安执法系统、智能停车场管理系统领域发挥了重要的作用。车牌识别技术应用于道路收费、交通等领域,起到节省人力资源、提高效率、改进管理体系等作用。随着我国汽车数量的迅速增加,车牌识别技术体现出巨大的经济价值和现实意义。本文对车牌识别系统的车牌定位、字符分割和字符识别关键技术进行了系统的研究,并提出有效的解决方法;最后在理论研究的基础上,采用Matlab6.5对相应的算法进行了实验,实现了一个车牌识别系统软件。车牌定位阶段,首先对彩色图像进行灰度变化、并将RGB彩色空间转化为HSI彩色空间、采用直方图均衡化和中值滤波方法改善图像质量,然后采用纹理分析方法进行初始定位,最后对车牌候选区域依据HSI颜色空间理论进行辅助判决,很好的实现了车牌的精确定位。在字符分割方面,首先对车牌图像二值化和Radon倾斜校正,然后去除各种干扰,最后采用垂直投影与字符排列特征相结合的方法进行字符分割。在字符识别方面,用邻近插值法归一化单个字符,然后,使用汉字、英文、英文和数字混合及数字四个BP神经网络对提取出的16维字符小波网格特征进行训练和识别。