随着交通现代化的不断发展,智能交通系统(ITS, Intelligent Transportation System)获得了最佳的发展契机,其中车牌识别技术(LPR, License Plate Recognition)作为ITS中车牌信息采集的重要手段而得到深入研究。本文通过查阅和研究国内外车牌识别技术的各类算法,结合《中华人民共和国机动车号牌(GA36-2007)》规范中的车牌特征,在已有算法的基础上提出依据局部均值与方差的二值化方法、基于区域密集度的图像分割方法和基于Hausdoff测度的图像匹配识别方法。通过对实际违章车辆图像进行测试,实验结果表明,本文提出的算法增强了车牌识别系统的可行性,提高识别准确度。车牌识别技术可分为车牌定位、字符分割和字符识别三部分,本文从以下几个方面对各部分的关键技术展开研究：(1)研究车牌定位算法及其选择校验机制。通过图像预处理和区域密集度法增强车牌区域特征,再根据区域选择校验机制定位车牌,提高定位准确率,为后期字符分割以及识别增加可靠性。(2)研究字符分割算法及其分割校验机制。主要对车牌图像的预处理及倾斜校正进行研究,采用投影法对字符进行分割,通过分割校验机制,提高后继字符识别环节的准确率。(3)研究字符识别算法。本文研究的字符识别算法包括基于神经网络的字符识别、基于字符结构的分类识别以及基于Hausdoff测度的图像匹配识别方法。