随着社会的不断进步,经济的飞跃发展,人们物质生活水平的不断提高,汽车产业得到了迅速发展,汽车的保有量迅猛增长。为了有效地对不断增多的车辆进行管理,缓解公路上的交通压力,一种能在各种环境中迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的车牌识别技术(License Plate Recognition,简称LPR)诞生了。它能够对所拍下的车牌图像进行车牌准确定位、字符分割、字符识别直至最后输出车牌号码信息,是对车牌进行识别的一种关键技术。受各种自然环境的影响,所拍的汽车图像背景变得复杂化、光照不均匀,严重影响了汽车牌照的定位。因此,如何对在各种环境下采集到的汽车图像进行准确有效地牌照区域定位成为车牌识别技术的关键。作者在查阅了大量具有代表性的国内外相关车牌识别技术中定位算法的基础上,参照我国汽车牌照独特的特点,在已有车牌定位算法的基础上进行对比。在本文中介绍、分析并对比了基于灰度图像的车牌定位方法和基于彩色图像的车牌定位方法。由实用性角度出发分析并利用MATLAB作为实验工具验证了基于纹理分析和HSV颜色的车牌定位新方法算法,该算法具有很高的鲁棒性,并具有对图像背景限制小、容噪性好和定位速度快的优点。