Intelligence Transport System (ITS)智能交通系统是21世纪公路交通系统的重要核心技术,世界各国正在致力于它的研发和实际应用。车辆牌照识别是ITS重要研究领域之一,该系统适合于城市交通管理、高速路汽车超载、超速监控、公路不停车收费、停车场管理、车辆跟踪以及小区智能化管理等应用。基于计算机图像处理和模式识别技术的车牌自动识别技术是车辆牌照识别系统的关键技术,因此,对车辆识别技术的研究具有重要的理论意义和实用价值。车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。本文研究了车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。在车牌定位上,首先,用一系列数字图像处理算法得到车牌图片的边缘图像,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌特征的连通区域。接下来,分别根据车牌的形状特征,对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到粗略的疑似车牌区域。在字符分割阶段,本文主要借助相关的投影信息和先验知识,将字符分割的特征信息提炼为判决条件对疑似车牌区域进行精确定位,在精确定位的同时实现字符分割。该车牌定位与字符分割相结合的方法的优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理,如栅格、边框等。对于单个字符的识别问题,本文提出了一种根据字符的结构特征制定的编码系统,利用编码来快速准确地识别车牌中的字符。最后,本文针对所提出的算法,进行了车牌识别的试验。试验证明,本文所提出的改进算法是合理的,在实际的应用中是可行的,有效的。