车牌识别(License Plate Recognition，LPR)系统是现代智能交通系统的重要组成部分，它包含了图像处理、模式识别、自动化等多项技术，在实际中应用广泛。论文对LPR系统中的车牌定位、字符分割部分内容进行了简要概述，对模糊车牌恢复与字符识别进行了深入的研究。采用了基于PCA（主分量分析）的特征提取技术，实现了车牌字符识别，取得了良好的效果。论文研究了车牌模糊图像的恢复问题，在模糊参数确定、振铃效应去除及滤波方面进行了探讨，给出了一种车牌图像的恢复算法，具有一定的效果。利用粗网格对候选车牌区域进行处理，去除了非车牌区域；采用计算跳变次数的方法去除了边框和铆钉；通过将待识别字符进行PCA分析，提取特征向量，并按照字符类别分别采用低能量和高能量的PCA，实现了车牌字符的识别。通过测试，表明基于PCA的车牌识别算法具有较高的识别率。