车辆牌照自动识别是近几年发展起来的基于图像和字符识别技术的智能化交通管理，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。车辆随着国民经济的发展，普及成为必然的趋势。国内的高速公路和停车场越来越多，交通管理自动化越来越成为及待解决的问题。为了加强在这一领域的管理，智能交通系统ITS(Intelligent Transportation system)的发展也就显得非常重要．车牌识别LPR(License Plate Recognition)是ITS的一个重要组成部分，其任务是分析、处理汽车图像、自动识别汽车牌照。LPR系统能够从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符图像，进而对字符进行识别。该系统可以广泛应用于电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的重要场合：尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费以提高公路系统的运行效率，LPR系统更有着不可替代的作用。 车牌识别技术涉及数字图像处理，计算机视觉，模式识别，人工智能等多个领域，其关键技术包括车牌定位、字符分割和字符识别等，本文致力于车牌识别中若干关键技术的研究。 本文在简要介绍国内外在车牌字符识别方面的工作基础上，首先介绍了数字图像处理及其相关领域的一些概念性知识并介绍了图像处理的常用方法，然后对系统中图像的预处理、特征提取和字符识别等环节涉及的算法做了一个比较全面的论述，同时针对目前的研究现状，对一些关键的技术问题进行了深入探讨，主要解决了以下几个问题： 一、研究了图像中的噪声以及产生的原因，比较一些滤波方法之后，由于中值滤波是一种在去除噪声的同时能够较好的保护图像边缘细节，因此提出利用中值滤波的方法消除图像的噪声； 二、研究了对已经定位的车牌字符如何提取具有较强的分类能力的特征； 三、本文介绍车辆牌照的预处理过程(包括利用中值滤波去除图像噪声、车牌图像的二值化以及归一化处理)：在牌照区域分割算法中充分利用