本文是对汽车牌照自动识别技术的研究,主要探讨了图像处理技术和模式识别技术在车牌识别中的应用。一个典型的车牌识别系统包括图像捕获、车牌定位分割、字符分割、字符识别和识别结果处理等部分。本文的研究工作主要涉及3个部分:汽车牌照的定位分割、汽车牌照图像的处理和字符分割、汽车牌照字符的识别。本文主要从以下方面对汽车车牌的识别进行了研究:1)对图像进行颜色聚类,做出车牌照底色二维直方图;2)依据二维直方图自动定位车牌的位置并分割出车牌照;3)对车牌照进行一些图像预处理(包括基于数学形态学的滤波、倾斜校正、二值化和边缘检测等);4)利用二维直方图法进行字符分割;5)利用BP神经网络算法提取字符图像的特征值进行字符识别。实验结果表明:汽车车牌自动分割的准确率为95%,车牌照的识别率大于90%,系统性能比较理想。