车辆牌照识别(LPR)技术是智能交通系统(ITS)中的关键技术之一,它涉及了模式识别、人工智能、计算机视觉以及数字图像处理等众多学科领域。车牌识别系统主要包括三个关键部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本文就车牌识别的预处理工作以及上述三部分进行了详细阐述,并就字符识别技术进行了一定的研究,针对汉字和英文字母各自的特点,分别提出了两种新的分类器。本文的主要工作如下:在图像预处理部分,介绍了车牌识别技术中的图像灰度化、图像增强、二值化、边缘检测等常用的技术与方法。在车牌定位部分,对我国440mm×140mm规格的车牌进行了详细的分析,阐述了该类型车牌的结构、字符分布、纹理、彩色信息、频谱信息等可用于定位的特征;介绍了几种常用的车牌定位算法,如纹理特征分析的方法、形态学方法、神经网络方法以及小波变换等。在字符分割部分,分析了车牌中可以用于字符分割的结构特征;简要介绍了基于字符间距特征、连通域特征,以及基于识别结果的字符分割算法。在字符识别部分,对字符识别技术进行了概要论述;介绍了车牌字符识别技术中常用的模板匹配法以及BP神经网络法,尤其对在字符识别领域中占有重要地位的BP神经网络法进行了较详细的论述;在分析我国车牌号码编码规则的基础上,提出了基于连通域特征的汉字字符识别算法和基于凹陷区特征的英文字母识别算法。