因为在国内大中城市交通拥堵已成为常见的现象，而目前交通路口固定摄像头又受到诸多因素的限制，所以车牌识别技术在车辆管理中的作用显得尤为重要，同时该技术也是我国“平安城市”建设的重要保障。倾斜车牌定位与识别算法是车牌识别技术的主要研究内容之一。本课题在研究了我国现有车牌识别技术的基础上，分析了倾斜车牌种类与特点，并对倾斜车牌的定位与识别算法做了较深入的研究。最终达到车牌识别自动化，提高了目前识别方法对拍摄过程中发生倾斜车牌的倾斜角度，使得现有摄像头的水平垂直适应角度范围有所增加、提高了字符的识别率和识别速度。首先，本文分析了近年来倾斜车牌定位与识别领域的科研成果，提出了倾斜车牌定位识别校正方法。通过对原始图像预处理，得到二值化图像；通过边缘检测算子强化图像中的信息；采用形态学运算，对边缘二值化图像进行腐蚀操作，得到部分车牌候选区域；通过车牌的宽长比，对车牌进行去除干扰，找到目标车牌，完成倾斜车牌定位。该方法能够降低倾斜车牌精确识别的条件，增大拍摄过程中摄像头监控的有效角度，拍摄的可识别范围。然后，将获取的目标车牌通过Radon变换，对提取出的车牌旋转校正，校正后的车牌中字符并不能完全的恢复。为了对字符进行精确的识别，本文通过分析各个识别算法的优缺点，最终采用模板匹配法，在原有的模板基础上对其进行旋转与缩放。这种方法不仅对倾斜的字符识别效果较好，而且对识别一些相似的字符也有突出的效果，一定程度提高了识别效率及精度识别。为了验证本文所提出算法的正确性和有效性，最后本文基于Matlab对车牌图像预处理、车牌定位、车牌识别等所有步骤中涉及到的算法进行了模拟仿真，并给出了结果和分析。实验表明，本文提出的融合算法定位精度高、识别速度快，扩大了现有摄像头的监控角度。