智能交通管理系统是智能交通系统ITS的一个重要组成部分，在现代交通监控和管理中有着广泛的应用前景。它以图像处理、图像识别为基础。我国从八十年代开始对其进行了大量的研究并开发出一些实用的产品。由于受到复杂多变的应用环境的影响，以及图像处理技术方面的限制，目前的牌照系统在识别率和识别速度上还存在很大的问题，有待进一步的提高和改进。 本文在实践基础上对牌照识别系统进行了深入的探索，对其中的关键环节进行有效的改进，使系统在识别率和识别速度比现有的牌照系统大大提高。本文的创新点如下： 第一，牌照的定位。对目前常用的几种定位方法进行了反复的测试，分析它们各自存在的缺陷，结合牌照的实际特点，提出了一种新的快速定位方法。该定位方法结合牌照彩色特征和纹理特征对车牌图像进行牌照分割，具有以下优点： a、定位快速。能在768*576的彩色图中4-8ms时间内定位出牌照，远远比传统定位方法快。 b、定位准确率高。根据彩色特征定位蓝牌及黄牌，用纹理特征定位黑牌和白牌。这两种特征在车牌图像中在很大程度上代表了车牌特征，车牌切割准确率达到98％以上。 c、算法简单，运算量小。 第二，牌照的二值化。本文采用纹理的方法对牌照进行二值化，使字符笔划清晰，特别是能够得到清晰的汉字，这是其他二值化方法难以达到的效果。汉字的识别是本系统最大的难点之一，汉字笔划是否足够清晰是能否正确识别的前提。 第三，牌照的倾斜矫正。牌照的倾斜分为水平倾斜和垂直倾斜。前者是由于摄像机安装不水平造成的图像水平倾斜，后者是车辆不行驶于摄像机拍摄的正前方造成的。本文通过提取牌照边框的边缘，对其边缘进行Hough变换矫正；对边框不明显的牌照，结合牌照纹理特征进行矫正。实验证明，结合Hough变换和纹埋的矫正方法具有很高的准确度. 第四，牌照字符的识别。摆脱了传统模板匹配方法的束缚，创新提出了数学描述子的数字识别方法和基于独立分量分析(ICA)的汉字和字母识别方法。其都具有很的抗干扰能力，且具有很高的正确率。