随着经济的发展,机动车辆数量快速增加,如何实现智能化的道路交通管理,抑制道路拥塞,保证安全出行,提高运输效率已成为亟待解决的问题。车牌识别是智能交通系统中的重要技术之一,主要是指通过对车牌的识别辨别车辆身份,包括四大组成部分:车牌定位、车牌倾斜校正、字符分割和字符识别。其中车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术,如果不能在车辆图像中准确寻找到车牌的位置,后续的工作就无法进行。本文是基于图像处理相关理论,对车牌识别过程中的车牌定位、车牌图像预处理等环节进行研究和分析。在车牌定位方面,针对单一矩形轮廓定位的不足,本文提出了一种基于先验知识、车牌几何特征及图像彩色信息的快速车牌定位方法。该方法把RGB彩色车辆图像转化到HSV颜色空间中,判断出HSV色彩空间图像的黄色区域,并将图像二值化,能够去除大量的背景干扰信息。在对图像进行预处理后,运用先验知识和形态学特征查找到矩形轮廓,剔除掉不符合要求的轮廓,最后结合二值化的黄色区域面积对车牌定位。查找轮廓时,在三个通道分别做了 Canny边缘检测和10次阈值二值化,这样可以提高对车牌边缘的检测效率,从而提高轮廓检测的成功率。在试验中,专业工具软件开发方面,首次采用Visual C++结合OpenCV库针对车牌识别系统各流程进行编程设计。对于某些复杂的算法直接采用优化后的OpenCV函数,提高了算法的准确性和整个系统的实时性。实验证明,本文的设计在车牌定位部分有较理想的效果,具有一定的实用性。