近年来,随着计算机技术与智能交通技术的发展,车牌号码识别技术作为图像识别技术的一个分支,获得了日益广泛的应用。高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善,为以图像处理为基础的智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。汽车牌照自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动、实时地检测识别汽车牌照的一种智能交通管理手段。目前车牌识别系统在国内已有产品投放市场,但这些产品大多依赖硬件设施的辅助才能达到较高的识别率。针对当前车牌识别系统存在的问题,本文从车牌定位、字符分割和字符识别三个方面解决车牌识别问题,使得识别系统具备更强的环境适应性,同时完成了车牌图像识别软件的开发,具有实际工程应用价值。对于车牌定位问题,本文突破传统的边缘检测方法中存在的两个缺点,提出了利用二值图像进行边缘检测的方法,这种方法考虑了车牌区域在水平、垂直方向上的像素点变化信息较其他部位具有更加丰富的特征,使边缘检测后的图像突出了车牌区域,从而实现车牌定位,同时并利用车牌的大小和颜色特征进行车牌定位的检验,提高了车牌定位的准确率。对于字符分割问题,针对现在越来越多的车牌被安装上了金属铝框后车牌定位时无法提取出两条平行线的问题,本文提出了一种新的倾斜车牌图像校正方法,即水平线投影校正法,此方法对于倾斜图像的容错性好,无论车牌是否存在金属铝边框,都可以进行倾斜校正,提高了字符分割的准确率。另外,在传统的分割算法和车牌特征的先验知识基础上,提出了投影特征值的概念,并在这个概念的基础上进一步提出了基于投影特征值的车牌字符分割算法,该算法分割效果理想。对于字符识别问题,由于受摄像机的性能、车牌的整洁度、光照等因素的影响使车牌字符会出现较为严重的模糊、缺损或污染,为了提高了车牌字符识别的准确率,本文在单一的特征字符识别的基础上,提出了基于多字符特征即统计特征、结构特征、投影特征相结合的字符识别方法,分别利用数字分类器、字母分类器、汉字分类器来进行各自的字符特征提取,并采用模糊匹配的方法来识别车牌字符,识别准确率得到了很大的提高。