伴随着社会的进步,我国的汽车工业由弱到强逐渐走向了繁荣。与此同时,这也带来了巨大的挑战:道路交通压力剧增,城市拥堵,行车安全等诸多问题接踵而至。为了让我们城市交通变得更顺畅,出行更便捷,智能交通系统(Intelligence Transport System,ITS)越来越受到人们的关注。车牌识别系统(License Plate Recognition System,LPRS)是智能交通系统的核心技术之一,也是模式识别与智能控制技术在ITS中的重要应用。其中涉及到数字光学、数字图像处理、计算机视觉等多个领域,广泛地使用于公路自动收费(Electronic Toll Collection,ETC)、停车场智能管理、道路车流统计以及电子警察等。由此可见,深入研究车牌识别系统具有重要的现实意义。本文设计的车牌识别系统分由四个部分组成,分别是车牌定位提取、车牌倾斜检测和校正、字符分割算法和字符识别算法。不仅学习了常用的图像处理手段,还深入研究了车牌识别的相关算法,提出了一些行之有效的改进措施。在此基础上,开发完成了车牌识别系统。本论文的内容主要由以下几个部分组成:一、介绍了国内外车牌识别系统的研究现状和研究意义,并具体指出我国在车牌识别技术中面临的技术难点。二、在车牌定位算法中引入了常用的图像处理方法,为进一步对车牌图像进行加工处理,先将彩色图像转变为灰度图像,这样可以提高系统运行速度,缩短运行时间。对于要定位的车牌,首先利用边缘检测算子提取边缘,通过对比分析Robert算子和Sobel算子得出,经过改进之后的Robert算子具有更加优越的边缘检测性能。然后,我们利用图像形态学开闭运算可以定位提取到车牌的位置。三、拍摄到的车牌图像不一定刚好水平,此时我们需要对其进行检测。介绍了Hough变换和Radon变换两种检测倾斜的方法,算法实现上采用了检测效果较好的Hough变换。随后,对出现倾斜的车牌进行校正运算,得到水平放置的图像。四、对于完成车牌定位,并且执行完倾斜检测和校正环节的车牌图像,根据车牌的先验知识和分布规律,我们将进行字符的分割处理。分割得到的字符还要进行归一化操作,使其与模板库中的字符大小相同,便于字符对比识别。字符识别是把字符分割归一化后的字符与模板库中的字符循环匹配对比,输出相似度最大的字符。五、结合本文研究的相关车牌识别算法,阐述了相关的开发流程和步骤,利用MATLAB软件开发了一套易于操作的车牌识别系统。