车牌识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别系统首先对输入的汽车图像进行预处理,提取车牌区域,并对车牌上字符进行分割,然后对字符逐个进行识别,最后按照原顺序以文本的形式表示出来,从而得到车牌号码的识别结果。车牌识别技术主要包括字符识别、字符分割和车牌定位三个方面的研究。在车牌进行定位前需要对图像进行边缘提取、滤波、增强等预处理,从而提高图像质量降低噪声。根据难以定位车牌区域的问题,本文提出了一种基于多帧识别结果融合的字符识别算法,该算法在单帧字符识别的基础上,利用多帧序列图像的相关信息,对车牌的识别结果进行融合,经过融合的识别结果相对于单帧图像的识别结果具有更高的准确性。论文首先分析了车牌识别系统的体系结构,对系统的功能模块和运行环境做了具体的阐述。然后研究了图像预处理技术,对车牌识别系统的图像数字化方法,以及图像变换,图像增强和图像分割技术进行了详细的讨论。接着对车牌的定位分割方法进行了研究,通过对车牌的特征分析和定位分割原理的介绍,论文对边缘检测和投影图法的车牌定位分割方法进行了重点的讨论。最后讨论了车牌识别系统的字符识别算法,根据字符识别的特点,提出了一种基于多帧识别结果融合的字符识别算法,通过试验结果证明,该算法能较好地识别出汉字、数字与字母,具有较好的适应性和准确性。