车牌照识别(License Plate Recognition，LPR)是智能交通系统ITS中的一个关键技术，它是一个以车牌图像为识别对象的计算机视觉系统。该系统可以从图像中提取车牌照图像，并对其中的字符进行识别。它运用图像识别和计算机视觉等技术，对获取的车辆图像进行处理，可以准确实时地识别出车牌照上的字符，最后以车牌字符的简单数据形式得出识别结果，使车牌的数据库构建和管理成为现实。作为ITS的一个关键部分，车牌照识别系统的识别准确率和实时性必将影响ITS的进程。文中首先总结了现有车牌识别系统的类型与不足，提出一种在大俯角拍摄的情况下，对车牌图像进行采集的系统。该图像采集系统以获取高分辨率的高速运动中车辆的图像为目的，完成了基于线阵CCD的车牌识别系统设计与研究。该图像采集系统基于线阵CCD摄像机扫描，并以现场可编程门阵列FPGA为处理核心，相对通常使用面阵CCD摄像系统，该方案能提供更高图像分辨率的图像，为图像的后续处理提供便利；并且该系统能够通过对增益和曝光进行控制，能在不同光照条件下获得清晰图像。本文接着介绍了该系统的软硬件设计，特别是FPGA配置的软件设计、USB2.0固件程序设计及图像缓冲设计。还研究了在不同车速条件下，对线阵CCD采集获得的图像进行车速补偿的软件方法。本文根据线阵CCD采集到图像的性质，充分利用车牌字符笔画灰度值的频率特性，提出基于灰度频率变化的车牌定位算法。该算法通过计算相邻像素灰度频率变化，并通过累积标记值获得车牌位置。通过现场拍摄实验验证表明：在大俯角拍摄情况下，线阵CCD摄像机采集高清的车牌图像是可行的，为PC的后续处理提供高分辨率图像，提高了车牌识别的准确度，并通过软件对图像进行车速补偿，取得了良好的效果，具有实际应用价值。