车牌识别技术是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别技术,是实现交通智能化管理的一项重要研究课题。车牌识别系统必须满足以下要求:鲁棒性，识别系统在任何情况下均能可靠正常地运行，且有较高的正确识别率；实时性，不论在汽车静止还是高速运行情况下，识别系统都能及时地给出准确的识别结果，达到实时识别。针对以往车牌识别系统算法的缺点和不足，本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、倾斜矫正、字符分割四个关键环节的深入分析研究,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。车牌的定位部分，本文提出一种快速准确的基于车牌RGB颜色空间特征和字符纹理特征的车牌定位算法。本文首先利用车牌区域颜色蓝色B分量实现初步定位车牌，由于车体本身可能是蓝色的，因此需结合车牌字符区域的纹理特征进一步实现精确定位。车牌图像的预处理部分，本文首先将得到的车牌定位图像进行了特殊的图像灰度化处理，然后采用了图像的减法运算，突出车牌的字符，去除车牌图像的背景噪声，最后利用Otsu法二值化图像，得到了较清晰且噪声少的车牌二值图。车牌倾斜校正部分，本文提出了一种快速有效的混合倾斜车牌校正方法。车牌字符分割部分，以往大多算法，存在抗干扰能力弱，适应性不高等缺点。针对此问题，本文提出了一种快速准确的基于字符连通域的车牌字符分割算法。