随着国民经济的迅速发展,我国的汽车数量迅速增加,我国政府在基础设施的建设上也加快了步伐。高速公路、立交桥、停车场越来越多,但是相应的车辆管理系统却没有跟上步伐,仍然停留在以人工管理为主的阶段,显得相对落后。因此,如何加强交通管理,提高公路的使用效率变得越来越重要。各种智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)因此相继产生。车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种手段,得到了很快的发展。本文在详细研究了国内外的各种有代表性的车牌识别技术的基础上,结合中国车牌的特点,对车牌定位算法、车牌预处理算法以及车牌字符分割和识别算法进行了深入研究,在已有算法的基础上有所创新,提出了新的算法。试验结果表明,与已有的算法相比,提出的新算法无论在速度、算法复杂度,还是精度上都有明显的优势。本文对车牌识别技术的研究,主要的创新有以下三个方面:1.回顾了现有的经典车牌定位方法,并在此基础上提出了基于多颜色模型和车牌综合特征的车牌定位算法,可以满足系统实时性的要求,而且有较高的鲁棒性。2.充分分析了现有的图像二值化的方法,结合车牌所固有的特性,提出了一种改进了的p-tile算法。试验效果表明,利用该方法对车牌图像进行二值化有独特的优势,算法执行的速度快并且二值化效果好。3.对车牌字符分割和识别方法提出了一系列改进措施。如车牌子图像的归一化,车牌倾斜校正方法。对经典的字符分割和识别算法进行了分析和仿真,分析了各自的优缺点。