随着经济的发展,智能交通系统的深入研究显得日益重要,车辆识别技术作为智能交通系统的一个重要方向逐渐受到重视。车辆识别技术可以应用于高速公路管理系统、停车场管理系统、城市十字路口的“电子警察”等各个领域,在减少交通事故,保障车辆安全等方面具有极高的实用价值。目前已有车辆识别的相关产品问世,但为了提升识别的快速性和准确度,仍有许多学者在做着进一步的研究和改进。本文研究了车辆识别系统的现状,并对已有的识别技术进行了分析,设计出了一个基于MATLAB的车牌识别系统。本论文以数字图像处理的相关知识作为理论基础,以车牌图像作为研究对象,对车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术进行了重点讨论和研究。本系统包括四个算法模块,即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。图像预处理如灰度化、平滑滤波等采用了标准化算法。车牌定位方面,本文给出了一种基于边缘检测和灰度跳变频率的粗定位算法,找到各个可能的车牌候选区域,然后采用二值差分运算并辅以投影法的方式对这些车牌候选区域的车牌判别真伪,从而获得唯一的车牌区域。在字符分割方面,分为二值化、倾斜校正、边界确定、字符切分四个步骤,采用二值图像垂直投影法与车牌先验知识相结合的方式分割字符。字符识别算法则结合字符特征,利用模板匹配完成。在上述算法的基础上,搭建了相应的仿真系统。系统功能通过MATLAB程序实现,此程序成功实现了对实际车辆照片中车牌的识别。对仿真结果的分析表明,本文设计的系统可有效地实现车牌识别,为今后的产品化奠定了很好的理论基础。