世界经济的飞速发展，各国汽车的拥有量急剧增加，交通问题越来越受到大家的关注。为了提高交通效率、解决日益拥堵的城市交通问题，世界各国的许多专家学者都在研究智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)。车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，简称VLPR)是智能交通系统中的关键技术，是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要研究课题之一，车牌作为汽车的标志具有唯一性，知道了车牌号，则车辆的所有信息都可以一目了然。　　车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块，也包括后续应用程序的开发。针对不同的模块，本文研究分析了现有的理论算法，并提出了具有实际应用意义的解决方案。我们运用VisualC++开发工具实现了图像预处理以及牌照识别各个阶段的相关算法，给出了具体的处理结果。　　本文主要分为以下几个模块：　　1．图像预处理模块：这个模块完成的是车牌图像边缘提取、二值化、中值滤波等操作，为后面的识别工作打好基础。　　2．车牌定位模块：这个模块完成的是在含有汽车牌照的汽车图像中将车牌区域分割出来，在这个模块中，本文提出了一种新的基于多点匹配的车牌定位搜索算法。　　3．字符分割模块：根据牌照定位的结果，考虑牌照区域内字符之间、字符与牌照边框之间存在相当的间隙，以及字符宽度与牌照边框宽度相差较多等因素，对牌照图像进行水平投影与垂直投影，去除牌照边框，分割字符；　　4.字符识别模块：针对车辆牌照字符的特征，本文实现了基于特征提取的模板匹配字符识别方法。对字符进行特征提取后再与标准模板进行匹配，有效地提高了字符的识别率。　　本文的车牌识别系统是模式识别领域的一个典型应用。它的基本思路和具体设计可扩展适用于其他行业的应用中，具有很好的应用前景。