车牌识别系统是基于数字图像处理与字符识别技术的一种智能化交通管理系统,它主要应用于汽车的电子计费领域,例如高速公路自动收费系统、停车场收费管理系统等,大大地提高了其工作效率。车牌识别系统可分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分,其中车牌定位是车牌识别系统的关键的第一步。车牌定位系统的目标是从原车牌图像中提取出汽车牌照区域(或坐标),以供下一步字符分割和识别。然而,由于天气、光线、汽车的车型、车牌悬挂的位置以及污迹磨损等各种客观原因对车牌定位准确率造成了不利影响,以致于误识甚至拒识车牌。因此,如何准确地定位出车牌区域一直是车牌识别系统研究的重点之一,具有很高的经济价值和实用价值。本文在详细研究了国内外具有代表性的车牌识别系统基础上,对车牌定位问题进行了深入的研究与探讨。首先,对车牌定位系统中比较常用的图像处理方法进行了研究和仿真试验,分别对图像预处理、边缘检测的若干方法进行了编程试验,重点介绍了彩色边缘检测,并根据车牌定位系统的需要对其进行了必要的改进。其次,介绍了数学形态学基本运算等相关知识,并采用了一种新的水平垂直结构元素,利用该结构元素对边缘检测后的二值图像进行膨胀、腐蚀等一系列形态学运算操作,得到了若干车牌候选区域(坐标)。其中,探讨了结构元素形状、尺寸大小选择的重要性以及本论文采用的结构元素具有代表性。最后,利用车牌自身特点,如车牌的面积、长宽比等,对车牌候选区综合分析比较和筛选,准确地定位出车牌位置(或坐标),并返回到原图像分割出车牌,完成车牌定位。