车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分,在智能交通管理、治安检查中有着十分广阔的应用前景,是目前国内外研究的热点。本文对车牌识别系统中车牌定位、车牌边缘检测、字符分割、字符识别4个关键环节进行了分析研究,具体如下：(1)车牌定位：针对数学形态学定位法易产生多个候选区域的问题,提出了一种基于数学形态学和颜色的车牌定位算法。该方法基于车牌区域含有丰富边缘的特征,首先进行边缘检测,运用形态学方法进行图像去噪和平滑,然后采用二值面积形态学方法确定候选区域,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域。仿真实验结果表明该算法定位精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值。(2)车牌边缘检测：针对车牌图像的提取过程中的噪声干扰问题,提出一种基于多尺度多结构元素的形态学边缘检测算法,通过设定阈值和参数,控制结构元素的尺寸,实现在有效去除车牌图像噪声干扰的同时,利用多方向结构元素精确地检测出车牌边缘细节。(3)字符的分割：针对模糊车牌图像直方图的双峰特性不明显的情况,提出一种基于一维熵和迭代法进行图像的二值化的方法,获取比较清晰的车牌二值图像,再用一种改进的垂直投影法进行字符分割,根据车牌字符间距的先验知识估算扫描初始位置,取得了良好的分割效果。(4)字符的识别：针对传统的SVM分类算法在分类器训练过程中存在的样本位置偏移问题,提出一种基于质心和外边框的字符位置归一化算法,提高了字符特征提取的有效性。在两类分类器的基础上,构造了适用于车牌字符特征的多类分类器,并提出一种参数优化算法改进传统的参数设置,提高了字符的识别率。对上述算法进行了大量仿真实验,结果表明其算法定位准确,识别率高,具有较广泛的实用价值。