图像识别是模式识别的重要内容之一,它的研究方兴未艾,理论体系和技术都在逐步完善中。汽车车牌的图像识别是现代交通管理的重要手段,因此这方面课题的研究,具有理论和实际技术两方面的重要意义。论文在分析了现阶段汽车车牌识别方法的基础上,认真地研究了识别系统中各环节上,不同方法的优点和存在的问题。车牌识别系统包括:图像增强和图像转换,边缘检测,边界跟踪,阈值分割,目标的表示和描述,车牌定位,彩色图像检测与分割,车牌图像识别技术。贯穿整个论文始终的思想是找到各个环节的最合理的配合,得到更好的识别效果。根据车牌凸角轮廓特征,采用MPP算法进行车牌倾斜校正;采用彩色图像分割方法,最大限度的去除图像噪声干扰;设计了基于神经网络的多种彩色背景车牌字符识别方法,取得了良好的效果。基于字符的特征直接与图像像素的多少有着紧密的依赖性,作者从提高图像像素的硬件着手,经过多次反复操作,使得字符识别率得到很大的提高。根据可限制性标志图像属性,论文提出了基于车牌识别的车牌车型一次性识别的设想。