基于模式识别的图像处理是图像识别领域重要的研究和发展方向之一。基于图像的车辆牌照自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用，是实现交通管理智能化的重要环节。 本文的研究内容是基于模式识别的图像处理方法研究及其在车牌识别系统中的应用。文中以模式识别为基本理论平台，以图像处理技术为基本手段，结合新兴领域的理论工具(小波分析，神经网络等)，分别对图像分割，图像特征提取，图像分类识别三个问题作了系统研究，并提出了有效的解决方法。 本文对基于模式识别的图像处理过程分三个主要阶段进行研究： 1)图像分割阶段：提出基于知识的多层多特征变换域(特征空间)的判别分割方法。并应用于车牌分割问题，提出基于小波与神经元模式识别的车牌图像分割方法； 2)特征提取阶段：将结构特征提取方法和统计特征提取方法的紧密有机结合，提出一种基于小波和矩的车牌图像字符特征向量提取方法； 3)分类识别阶段：对智能识别技术进行研究，提出智能识别机的模型结构，对识别机的基本层次结构和设计方法进行初探；并针对多特征方法进行一定的研究； 本文提出的基于模式识别的图像处理方法对其他领域的图像处理具有一定的参考价值。