近几年，随着世界经济持续不断的发展，汽车数量大幅度增加，传统的人工管理方式已经明显跟不上节奏。为此，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是当前以及未来社会交通管理发展的主要方向，也是目前世界各国在交通领域中竞相研究和开发的前沿课题和研究热点，而汽车牌照识别系统（License Plate Recognition）则是交通系统智能化的核心技术和重要环节之一。LPR能自动识别汽车牌照上的号码，是一种结合了图像处理、模式识别等技术的计算机视觉系统，在停车场或小区的管理系统、公路收费系统、被盗车辆的追踪与调查、交通系统智能化等多种场合可以得到应用。我国如果能广泛实行和应用汽车牌照识别系统，那么就能有效地促进交通管理的智能化和自动化并提高管理效率。本文主要论述了汽车牌照识别系统中所包含的几个环节所涉及到的算法技术：汽车图像预处理、车牌区域定位、车牌字符分割与识别，以及整体的系统设计。汽车图像预处理：为了使采集得到的汽车图像的质量能得到提高，首先对汽车图像进行了一系列预处理包括彩色图像灰度化、对比度增强、去噪、增强竖向纹理特征、灰度图像二值化等。车牌区域定位：作为汽车牌照识别系统中非常关键的环节，本文先通过处理得到二值图像的边缘点图，减少噪声干扰后，根据车牌区域的竖向纹理特征初步选定候选车牌区域，然后再根据车牌的一般大小比例特征对候选车牌区域进行最后的精确定位，定位的准确率比较高。字符分割与识别：首先对得到的车牌进行倾斜度调整，接着通过分析字符的特征对字符进行分割得到独立字符，为了能更准确地进行字符的识别，对字符大小尺度进行归一化统一到一致大小。最后采用一种适应性较强的特征提取法提取字符特征，并结合了模板匹配，对七个车牌字符分别进行识别，识别的准确率较高。在以上的研究基础上，利用VC++6.0开发了汽车牌照定位与识别系统软件，并对采集到的多幅汽车图片进行了实验。实验数据表明，本系统能较准确地定位车牌区域并将其分割出来，最后能将车牌上的字符识别出来。系统适合目前我国交通车辆行业的发展现状，具有较好的市场开发价值。