车牌识别系统在当代交通管理、电子收费等智能交通领域起着至关重要的作用,具有非常广阔的应用前景。车牌定位是车牌识别的关键技术之一,是后续的字符分割以及字符识别的前提,影响字符分割、字符识别的准确率。本文对近年来国内外关于车牌定位的算法进行了研究分析,以分析结果为基础提出了本文的车牌定位算法,并给出了实验结果。主要工作如下：1.采集到的彩色图像转换为灰度图像后,采用直方图均衡化方法对车牌图像进行图像增强。2.对比常用的二值化方法后,选用Otsu方法确定二值化的阈值,对增强后的车牌图像进行二值化处理。3.针对车牌定位问题,提出了一种包含边缘检测、投影法、二值化、连通域标记、最小二乘拟合等在内的粗定位、细定位结合的车牌定位算法。经过边缘检测、粗定位、倾斜校正、细定位四步,确定车牌区域。实验结果表明,本文所设计的经粗定位到细定位的算法较好的完成了车牌定位,相比同类算法,能够很好的剔除边框等干扰信息,从而分割出车牌字符部分。为后续的字符分割和字符识别创造了有利的条件,达到了预期的目标。