基于数字图像处理技术的车牌识别系统主要是由图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大核心技术构成,它在智能交通领域中有着广泛的应用,同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题,因此对相关技术的研究正受到普遍关注。正是基于上述背景,本文对车牌识别技术进行了深入系统的研究。本文简要阐述了整个车牌识别系统的总体结构,并在研究了经典图像分割和定位算法后,提出了一种简单实用的车牌定位算法即“基于投影灰度特征和车牌先验知识的车牌定位算法”。该算法通过RGB图像的灰度化、灰度图像的二值化、图像的平滑和锐化、边缘检测算子和中值滤波等技术对输入图像进行预处理,然后结合投影技术实现车牌区域的精确定位。实验结果表明,该算法在应用仿真中,取得了良好的效果。与此同时本文阐述了一种更简单的基于统计边缘跳变次数的车牌定位理论和车标定位方法。根据人眼的视觉特性,本文采用了一种由粗到精的车标定位方法,即先根据先验知识确定车标的大致范围,再运用图像处理中的边缘检测和形态算子确定较准确的车标位置,最后在极小的范围内用相关匹配算子得到车标的精确位置。这些研究对于解决一般的目标定位系统中普遍存在的光照、噪声、尺寸、变形、形状相似、部分遮挡等情况的识别问题有着更为深远的理论意义。