机动车辆数量的急剧增加对交通控制、安全管理的要求越来越高,智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。车辆牌照作为行驶车辆的唯一标志,在车辆的控制和管理方面有着无可替代的作用。以图像处理技术为基础的车辆牌照识别系统作为智能交通的一个重要的部分,在高速公路、城市道路、停车场等项目管理中起着重要的作用。 本文在对车辆牌照识别系统的研究中,综合运用了图像处理中灰度处理、图像去噪、梯度锐化、纹理分析、直方图统计、图像投影、图像特征提取、图像二值化等技术对车辆图像进行分析、处理,提出了一种基于车牌区域纹理变化的牌照定位方法,对车辆图像进行梯度锐化处理,检测梯度锐化图像的突变点,利用牌照区域字符笔画宽度的信息,对突变点进行过滤,最后对图像进行投影,并结合牌照字符尺寸特征最终确定了牌照的位置,收到了较好的效果;根据牌照定位的结果,考虑牌照区域内字符之间、字符与牌照边框之间存在相当的间隙,以及字符宽度与牌照边框宽度相差较多等因素,对牌照图像进行水平投影与垂直投影,去除牌照边框,分割字符,最后对字符进行归一化处理;对分割过后的车牌字符,综合考虑了牌照字符特征,提出了基于BP神经网络的车辆牌照字符识别方法,设计了数字BP神经网络识别器,同时运用Visual C++开发工具实现了图像预处理以及牌照识别各个阶段的相关算法,给出了具体的处理结果。