车牌照识别是运用计算机视觉、图像处理和模式识别以及统计等多种方式和手段来进行车牌的预处理、定位、分割和识别的技术；车牌照识别基本上包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及识别的几个重要过程。作为智能交通系统中的一项重要技术,车牌照识别技术在道路监控、停车场智能化管理以及不停车收费系统等方面均有着重要的应用；国内外大量的科研人员一直在致力于车牌识别技术和系统的研究,并已经取得了一批好的成果；总体地来说,车牌照识别技术日趋成熟；然而这项技术在车牌预处理、定位和分割技术上仍然有很多亟待提高的空间,随着智能交通体系的逐渐建成和完善,整体的识别率仍然有待进一步的提高。特别是在多种车道、比较复杂的环境中,如何来改善和克服这些不利因素给识别率带来的负面影响,将成为一个目前车牌识别领域研究里的一个非常重要的课题。本文主要对车牌识别过程中的车牌预处理技术、车牌定位技术和车牌字符分割技术分别进行了研究、改进和实现。在车牌预处理技术的研究中,本文提出了一种改进的车牌图像二值化方法：这种方法不仅可以将车牌图像的背景和目标分得很明显,图像中需要处理的信息量大大地减少,同时能够有效地除去相应的噪声干扰,为识别准确率的提高创造了良好的条件；在车牌的定位环节中,本文提出了基于灰度图和长宽比这两种重要因素的车牌定位思想,并且在二值化环节之后提出了利用有色点对的搜索思想来进一步提高车牌定位的精度；在车牌的分割技术中,本文总结了几种典型的分割思想和技术,同时提出了一种改进的纵向灰度投影方法。在所采用的硬件支持系统中,本文重点介绍了DM642作为核心的处理器。TMS320DM642芯片是基于TI公司的第二代高性能,先进的VLIW(甚长指令字)结构,具有极强的处理能力、高度的灵活性和可编程性。同时,其外围集成了完整的音频、视频和网络通信等设备和接口,尤其适用于基于数字视频图像处理的应用领域。本文也学习和做了一些算法的移植工作,所谓算法移植就是根据程序运行平台的不同,对程序中相应的不同部分加以修改,使之适应要运行的平台。TI公司推出了DSP的高级语言(C、C++等)编译器,使得DSP芯片的软件可以直接用高级语言编写,从而使得程序的修改和移植变的简单易行；本文所涉及的相关程序正是从Visual C++平台移植入CCS平台,首先分析并提取VC++应用程序中与算法相关的代码,将其放到CCS中,然后结合DM642嵌入式平台的软件结构,针对其不符合CCS运行平台的部分进行修改,从而建立起车牌识别系统的程序代码。总之,本文在车牌预处理、车牌定位和分割技术上作了一些改进,并且进行了实验调试,取得了比较满意的效果；同时做了一部分相关算法的移植工作。