随着我国汽车数量和停车场数量的迅速增加、高速公路的大量建设,原有的以人工管理为主的车辆管理系统已无法满足新形势下的管理要求,因此必须加快车辆管理的智能化发展。目前汽车牌照自动识别系统是交通部门十分重要的科研项目之一,并在高速公路自动收费、交通部门的违章检测(电子警察)和智能停车场管理等方面有着广阔的应用前景。一个典型的车牌识别系统包括车牌定位技术、字符分割技术、字符识别技术三个环节,并且上一环节的处理质量对下一环节的工作有着直接的影响。本文对车牌识别系统的几个主要步骤,即车牌定位、字符分割和字符识别,分别进行了算法的设计和实现。车牌定位算法的研究。图像的预处理包括彩色图的灰度转换、灰度拉伸、二值化、边缘检测。针对边缘检测,本文在几种传统算法的基础上,提出了一种具备对比度明显、字符清晰等优点的改进Roberts算子；针对车牌定位,本文采用了一种基于一阶差分的灰度值投影和车牌先验知识相结合的改进型车牌定位方法,该方法具有计算量小且定位准确的特点；对于车牌校正,本文所运用的Hough变换对小角度倾斜问题实现了有效校正。字符分割的算法研究。首先根据车牌区域内字符灰度跳变次数和垂直投影法去除水平边框和垂直边框,并运用形态学达到去噪目的,然后采用一种基于字符宽度和字符固定间距相结合的字符分割方法,实验证明该方法能够实现较高的字符分割率。基于BP神经网络字符识别算法的研究。在研究了几种常用的字符识别方法之后,针对车牌字符图像的特点,进行BP网络结构选取、算法改进、初始参数设置等工作。由于车牌字符分为汉字、字母和数字三种,同时考虑到车牌本身字符分布的规律性,本文设计了三种字符分类器：汉字分类器、字母分类器、数字字母分类器,并运用MATLAB仿真实现对网络的训练。在理论研究的基础上,采用C++编程语言分别对车牌定位算法、字符分割算法、字符识别算法进行实现,运用VC软件设计出车牌识别系统。通过对识别结果的数据分析,验证了本文所提出的车牌定位、字符分割和字符识别算法的可行性。