在汽车牌照的识别系统中,汽车牌照的定位是一个非常重要的过程。这个过程影响着牌照识别系统的准确性。在本文中,我们提出了一个较好的汽车牌照定位方法。首先是图像预处理过程,本文主要集中对于彩色图像进行预处理。主要是亮度的调整和饱和度的调整,尤其是在光线不足和有雾的天气,这个过程是为了使本文的方法适用于更多的情况。然后在预处理的基础上,我们使用人工神经网络作为滤波器在小窗口中进行分析,以确定窗口中是否含有牌照的区域。因为我们所使用的窗口模板比较大,所以区域含有许多的冗余的信息,于是就需要一个更加精确的方法进行更加精确的定位。我们发现牌照颜色的饱和度信息和其背景有很大的不同,所以我们可以利用这样的信息来进行进一步的精确定位,进而进一步找到牌照的准确区域。最后,我们是用颜色对信息来对我们所找到的区域进行较验,用颜色对得个数以确定该区域是否为真实的牌照区域,确保我们找到区域的准确性。在以上方法的基础上,我们进行大量的仿真和测试的实验。实验的结果表明,我们所提出的方法对于在复杂的背景下来进行牌照的定位有很强的鲁棒性和针对性,并且速度很快。