基于图象处理的车辆牌照自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用，是实现交通管理智能化的重要环节。论文对虚拟仪器环境下的车辆牌照自动识别系统结构及相关算法进行了研究，详细讨论了基于虚拟仪器的图像采集、车牌定位、字符分割和字识别技术，并采用VI与IMAQ技术实现了车辆牌照自动识别系统。　　 论文主要研究内容包括以下几个部分：(1)设计了车辆牌照自动识别系统的体系结构。介绍了系统工作的功能模块和硬件构成及基于LabVIEW的车牌图像识别的步骤与方法。(2)提出了一种基于车牌字符垂直纹理的定位法，通过图象预处理、边缘检测、图象增强，运用字符纹理特征进行车牌的准确定位。(3)提出一种多角度平行线扫描车牌法进行车牌的水平分割算法，并利用变长模板匹配进行垂直分割，具有运算量小，识别速度快的特点。(4)提出了一种改进模板匹配方法“带惩罚因子的中心模板匹配法”来进行字符识别。该算法运算快捷，建立模版方便，在基本的模版匹配基础上加入严厉的惩罚，提高了字符识别的准确率。(5)设计了基于虚拟仪器技术的硬件图象采集系统，结合NI-IMAQ编写了LabVIEW图象处理程序，从而实现了车牌自动识别系统。　　 本系统通过在高速公路车辆监控的应用实验，结果表明提出的车牌定位、字符分割、字符识别等算法能够快速稳定地识别各种车牌，识别率达到90[％]以上。利用虚拟仪器技术能更方便的实现车辆牌照的自动识别，缩短了系统开发时间、提高了系统的柔性和实时性，能稳定的在户外工作。