车牌识别技术是现代智能交通系统中最为关键的技术之一,广泛应用于出入口车辆管理、不停车自动收费、交通流量检测、失窃车辆查询等领域。与传统的车辆管理方法相比,极大地提高了车辆管理的效率与水平,并且节省了大量的人力、物力,实现了车辆管理的规范化、科学化,越来越受到人们的关注,有着广泛的应用前景。车牌识别系统一般由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成。本文是基于图像处理和人工神经网络相关理论,对车牌识别过程中的车牌定位、车牌图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别等环节进行研究和分析,并在MATLAB环境下进行了仿真实验。首先,在车牌定位过程中,采用基于颜色特征和灰度跳变特征的算法实现车牌定位。利用蓝底白色车牌中蓝色的色度饱和度较大的特点,实现了车牌的粗定位。然后利用车牌图像的灰度跳变特征实现车牌的精确定位。其次,在图像预处理过程中,利用灰度拉伸技术增强图像对比度,然后采用Ostu方法实现图像二值化。再次,在车牌字符分割过程中,采用基于灰度跳变和垂直投影法去除车牌边框,然后采用基于投影结合先验知识的方法实现车牌图像的分割。最后利用改进后的BP神经网络,针对汉字、字母、字母和数字、数字四种不同的识别问题,设计了四种不同的分类器对其进行识别。实验结果表明,本文提出的算法定位准确,识别率较高。车牌识别技术是一个涉及图像处理与模式识别等多学科的综合课题,具有重要的理论和现实意义。