车牌识别技术是一项涉及计算机视觉、图像处理和模式识别等学科的综合技术，它将车牌图像转化为文本格式的车牌号，从而达到验证车辆身份以及进一步处理的目的。该技术是智能交通系统中的重要组成部分，在高速公路收费系统、区间测速、智能小区停车管理及公共安全等方面有广泛应用。　　 车牌识别一般可以分为图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别这四个主要组成部分。本文针对高清晰摄像机的应用，对后三个重要环节进行了深入的研究，主要工作如下：　　 1.基于垂直边缘跳变和滑动窗口的车牌定位：在前人研究的基础上，选取效果较好的Sobel垂直算子提取车牌图像的垂直边缘，引入真实车牌跳变的判断条件，采用从粗到细的策略进行行定位，进而利用滑动窗口列定位，得到车牌所在的矩形区域。　　 2.基于投影和多级筛选的字符分割：通过投影法和合理利用车牌的先验知识并设置“多级滤波器”，有效降低了噪声的干扰，消除了车牌字符断裂和粘连对分割造成的影响。　　 3.基于多特征的字符识别：提取了字符的网格特征、小波矩特征和像素主成分特征，用最小距离分类器对字符进行分类。针对相似字符，采用二次识别以提高识别正确率。　　 4.系统集成：在以上三个主要工作的基础上，结合颜色判断、倾斜校正、二值化等方面的研究，组成了一套车牌识别系统。　　 通过对大量的实际应用场景中的图片进行测试，验证了本文算法的有效性，整套系统具有较好的实用价值。