车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在智能交通系统中占有很重要的地位,在智能车辆安检系统中也有其用武之地。车牌识别一般可以分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个主要组成部分。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,本文着重研究了车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。首先分析了车牌识别的研究现状和发展趋势,并介绍了用到的数字图像处理相关知识。在车牌定位技术上提出了一种基于Canny边缘检测算子和水平扫描线相结合的新方法,取得了很好的定位效果。在分析了常用的几种分割方法后采用回扫法对车牌字符进行分割,能有效分割出字符区域。最后将数字图像处理中的虚光蒙版技术应用到字符识别中,增强了图像的有效信息,并利用改进的匹配模板提高了字符识别率,取得了很好的识别效果。最后本文研究了车牌识别技术在智能车辆安检系统中的应用,并给出了系统结构和关键技术。本文研究的内容经过实验证明确实有效,对车牌识别方法及其在智能车辆安检系统中的应用提供了切实可行的解决方案,具有很好的理论与实际意义。