随着公路交通事业的迅速发展，传统的人工管理方式已越来越不能满足实际工作的需要。近年来，通信和计算机技术在交通领域的应用受到人们广泛的关注，得到了迅速的发展。我国的公路交通事业正在步入一个信息化、数字化的时代。 车辆牌照识别(VLPR)系统作为一个专用的计算机视觉系统，能够自动地摄取图象和识别出车牌号码。该系统可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。VLPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。 本文对系统中图象处理、特征提取和识别方法等环节涉及到的新算法、新技术以及系统整体设计作了全面的论述。同时针对目前研究现状，对一些关键技术问题进行了深入探讨，提出了一些新的方法。 车牌定位。本文采用基于纹理特征的方法对车牌定位。实验中使用一种四次车牌定位法，该方法充分考虑实际拍摄汽车图象的多样性，对每种图象进行有针对性的处理，达到提取车牌的目的。 车牌类型判定。本文采用一种基于车牌梯度直方图和灰度直方图的车牌类型判定方法。 字符分割。本文采用一种基于全局阈值与动态阈值相结合的二值化方法，在此基础上提出一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法。该方法能够有效的提取出车牌上的字符，特别对车牌质量差的图象效果较好。 字符识别。提取字符多种特征进行粗分类，然后利用模板匹配和特征分析法进行细分类。采用串行识别器与并行识别器相结合完成字符识别。 本文对车辆牌照自动识别算法进行了系统研究，其中一些关键技术对目前车辆牌照识别系统的研究有一定参考价值。