汽车牌照识别系统(LPR)是数字图像处理和模式识别领域的重要研究课题之一,是实现的现代智能交通(ITS)的关键技术。车牌识别系统包括图像提取、图像预处理、车牌定位、字符识别四个主要方面。其中在车牌定位,是其中的关键部分,车牌区域的精确定位将对车牌识别的准确性产生直接影响,是影响车牌识别系统整体性能的关键所在。本文重点对图像提取、图像预处理及车牌定位进行了深入研究,提出基于纹理特征和投影法相结合的方法对车牌进行定位。首先,通过CCD数码摄像机采集图像,然后提取视频图像图像,对图像进行一系列预处理,预处理阶段包括将彩色图像灰度化,进行图像增强处理,突出感兴趣部分,如灰度拉伸,分段线性变换,增强对比度,平滑去噪,采用一种大津法(Otsu)对图像进行二值化处理,最后是车牌定位部分,运用基于纹理特征与投影法相结合进行车牌定位的方法,对图像灰度进行水平和垂直方向投影,通过分析车辆牌照区域的特征,对图像进行水平像素点扫描,可以统计出像素点变化次数并设定阈值,车牌区域则处于灰度跳变频繁区域,其他区域灰度变化小或没有跳变。然后再对图像进行垂直投影,经过研究发现车牌区域字符的垂直投影会出现连续“峰谷峰”均匀变化的特点,这样通过图像灰度的水平和垂直投影进行判断,就可以初步确定车牌候选区域,进行车牌初定位,筛选出符合条件的车牌候选区域,最后再结合纹理特征,利用边缘检测纹理变化的特征,同时进行形态学处理,按照车牌特征对连通区域进行筛选,车牌区域字符表现出丰富的竖向纹理,适合利用结构法提取纹理特征,再根据是汽车牌照高宽比是一定的,这样所有的候选连通区域进行搜索,从而对车牌进行精确定位,同时排除干扰区域。由此,通过将投影法和分析纹理特征两种方法相结合,可以更加准确的对车牌进行定位,从而达到更好的检测正确的车牌区域并定位车牌的效果。通过相关理论的研究和算法的分析,并运用VC++软件工具对以上方法进行实现,经过大量反复的研究和测试实验,不断总结和研究,对车牌定位的方法进行测试,分析影响定位效果的因素,以及出现误定位的原因,经过改进算法提高方法性能,最终达到了本次论文研究的目的和结果。通过利用投影法结合纹理特征对车牌区域进行初定位、精确定位这两个步骤逐步筛选的方法,能够达到有效排除干扰连通区域和相似区域,准确定位初车辆的车牌区域,同时经过检测车牌图像中车牌定位的效果,对结果进行数据统计和性能评价,总结出本次研究的方法对车牌定位有较高的准确性,同时也提高了定位速度,增强了抗噪声性能,具有较强的鲁棒性和稳定性,达到了精确定位车牌的效果,为以后车牌的字符识别提供了重要基础。