本课题是汽车牌照自动识别系统的一部分，建立了一个完全由软件来实现的汽车牌照牌字符识别系统。本系统能将输入的汽车灰度图像通过处理识别，输出可编辑的字符串。整个处理过程分为图像二值化、图像预处理、字符串的切割和字符识别四部分。 字符串的切割和识别过程处理的是二值化图像而非灰度图像，所以二值化算法的好坏决定着分割和识别的准确性。本文利用车牌灰度图像直方图的双峰特性，提出了一种改进型的二值化算法，此算法满足最小错误率贝叶斯决策规则。 在图像预处理部分，本文结合中值滤波、边缘检测技术和Hough变换，达到去噪平滑和提取车牌2个角度参数的目的。以角度参数确定图像中的牌照是否发生形变。针对变形车牌文本提出一种实用的校正算法，将校正过程中图像两次平移、一次刚体旋转，一次非刚体旋转组合成一个校正矩阵，即本文中提到的复合矩阵。 字符串切割是采用经过切割预处理后取得的垂直投影图进行第一次分割，在反馈第一次分割结果的基础上根据先验知识进行二次切割。并讨论了在两次分割中遇到各种情况的处理。切割后的字符图像经过规范化处理后，使用网格法提取特征矢量。本文提出利用四个算子，分解并提取字符的结构特征，最终建立自己的标准模板库，并对易混淆字符采取周边特征法进行进一步检验。 实验证明本文了本系统取得了较好的识别率，有实用价值。