随着信息技术和智能技术的发展,信息化和智能化已成为交通管理系统的发展趋势。车牌识别系统(LPR)是智能交通系统(ITS)的核心组成部分,在现代交通收费管理系统中发挥着举足轻重的作用。近年来,对车牌识别系统中关键技术的研究已经成为智能交通领域的一个热点问题。本文对车牌识别系统中的三个关键部分：图像处理、车牌定位和字符分割做了比较深入的研究。本文首先概况了当前国内外车牌识别系统的发展状况,并且对一些有代表性的车牌识别技术进行了研究,了解了车牌识别技术的特点和难点,在此基础上结合我国车牌的特点,利用MATLAB软件对车牌识别技术中的关键部分车牌定位和字符分割分别进行算法实现。车牌定位是车牌识别系统中非常关键的一步,定位的准确性将直接影响车牌字符分割和字符识别的效果。在分析并总结当前较为常用的几种车牌定位算法后,本文采用了基于车牌图像颜色特征和投影相结合的定位方法。算法需要对采集到的车牌图片进行两次定位。初次定位主要利用颜色特征,首先将车牌图像进行颜色模型空间转化,即将RGB空间转化为HSI空间,因为蓝色的色度H为240°左右,且饱和度S值较大,通过H和S分量,将图像中所有的蓝色部分都过滤出来,这样就完成了车牌的初步定位。精确定位是在经过去除孤立点、移差扫描和边缘检测等图像处理方法后,利用水平投影和垂直投影来最终确定的。图像处理技术在车牌识别系统中同样发挥着重要的作用,在车牌定位和字符分割这两个部分中,本文有选择性的采用了一些重要的图像处理方法,如边缘检测、图像增强、图像二值化等,这些图像处理方法可以大大的提高车牌定位和字符分割的准确率。车牌字符分割部分是车牌识别系统中一个承上启下的重要环节。本文首先对定位后的车牌图片进行了一系列的图像处理操作,这些操作包括图像的灰度拉伸、图像的滤波锐化、图像的二值化、车牌图像的倾斜校正、边框的去除等。然后对车牌字符分割的传统算法给予了介绍,本文车牌字符分割采用的投影旋转法和车牌先验知识相结合的算法。通过对采集于各种真实环境的图像进行实验,结果表明,本文所采用的方法能达到较好的车牌定位和字符分割效果,具有一定的鲁棒性和实时性。