伴随汽车数目的急剧增长,如何解决交通拥挤问题已经成为交通管理中最棘手的问题。因此,智能交通系统应时而生,成为最有效地解决交通问题的途径。车牌识别系统是智能交通系统的重要应用,应用于小区智能化管理、电子警察和停车场管理等方面。因此,对车牌图像识别进行深入研究具有较高的社会价值。论文包含车牌定位、倾斜矫正、字符分割、字符识别、GUI界面设计共五个模块。车牌定位模块采用基于颜色边缘检测的定位方式,利用颜色跳变点确定车牌区域。倾斜矫正模块选取了 Radon变换对倾斜车牌进行矫正。字符分割模块是按照车牌的第二个字符与第三个字符之间的间距是所有车牌字符中的最大间距的特点,通过寻找车牌的最大间距对字符进行分割。在分割的过程中,若后5个字符中某个字符的宽度过小,可以确定该字符为数字’1’。字符识别模块是将模板匹配与BP神经网络两种字符识别方法的优缺点相结合,选取模板匹配方识别汉字字符,多个BP神经网络互相配合识别字母和数字字符。GUI界面设计模块是对设计好的车牌识别系统进行界面设计。对设计的车牌图像识别系统用60幅汽车照片进行测试,成功识别56幅汽车车牌号码。测试结果表明,本设计的车牌图像识别系统可以准确地识别大部分车牌号码。