车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图象和字符识别技术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。本文对系统中图象预处理、特征提取和字符识别等环节涉及的新算法、新技术以及系统整体设计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、在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域；二、对分割下来的牌照字符如何提取具有较强的分类能力的特征：三、如何设计高识别率的分类识别器。这几个问题的解决为车辆牌照识别系统的整体设计和将来在公路不停车自动收费系统中的实际应用奠定了基础。 在本文介绍的牌照区域分割算法中充分利用了牌照图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，利用角点匹配模板，准确而快速地检出牌照区域，实现了复杂背景中牌照的自动分割。再者，本文中重点讨论了三种特征向量的提取方法，一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图象变换法；一种是计算中心矩的方法；再就是是强调字符形状和结构的方向特征量提取法。实验中通过对字符样本与模板特征计算最小距离的方法进行字符的分类识别，匹配时间少、识别率较高，并在此基础上详细介绍自行设计的车辆牌照识别系统。