随着世界各国汽车数量的急剧增加,城市交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理,越来越成为各国政府和有关部门所关注的焦点。车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一,是实现交通管理智能化的重要环节。本课题是汽车牌照自动识别系统的一部分,建立了一个完全由软件来实现的汽车牌照字符识别系统。本系统将输入的车牌彩色图像通过识别处理,输出可编辑的字符串。整个处理过程分为图像预处理、牌照的倾斜校正、字符分割和字符识别四部分。图像预处理阶段主要是研究图像的灰度化处理、去噪处理以及图像的二值化操作。针对由于光照等原因造成的图像黑白不分明,本文采用了改进的二值化算法,在OSTU算法的基础上,改进了图像的处理效果。倾斜矫正阶段主要是先检测那些由于拍摄角度等问题造成的车牌图像的倾斜角度,然后采用两次变换的方法对图像进行矫正处理。在字符分割阶段,本文主要采用先分割后验证的方式保证分割的成功率,然后将分割好的字符图像做归一化处理,统一大小。最后的字符识别部分首先利用数学形态学中的细化处理,抽取字符的骨架,然后利用模板匹配法识别字符。本文研究证明:改进后的二值化算法可以较好的保留图像细节,消除噪音,抗噪能力强;基于Hough变换求取倾斜角度,再采用两次变换的方法使得矫正后的图像失真较小;通过细化处理后,再采用模板匹配法可以快速准确地识别出车牌字符等。