现代社会中,汽车已经成为非常重要的交通工具。车牌作为汽车的标志具有唯一性,通过获取车牌号码可以获知相应车辆的几乎所有信息。车牌自动识别系统是智能交通系统的一个非常重要的子系统,所以车牌定位技术作为该系统的关键技术,具有重要的研究意义。本文总结了国内外在图像分割理论和车牌定位技术方面的研究成果,并详细分析了本车牌定位系统采用的定位方法:首先利用数字图像处理技术对车牌图像进行预处理,接着采用Canny算子进行边缘检测,最后用Hough变换进行车牌矩形区域的寻找。边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础,如何快速、准确的对图像进行边缘检测一直以来都是图像处理领域的研究热点。本文重点论述了一种基于Canny算子,利用高斯滤波技术的边缘检测方法。Canny边缘检测方法具有定位准确,单边缘响应和信噪比高等优点。本文详细介绍了这种算法的基本思想和具体实现,并用大量图像进行实验,表明Canny边缘检测是一种有效的边缘检测方法。本文还对Hough变换进行了详尽的理论分析,在对车牌作边缘检测后,接着采用Hough变换分别对车牌矩形区域的上下和左右平行边界进行寻找。结合论文所述的Canny边缘检测方法和Hough变换设计的车牌定位系统,在实验中成功实现了对各种情况下的车牌图像中的车牌区域的精确定位。实验结果表明了使用本文所述的车牌定位方法可以快速、准确的检测出车牌图像的目标区域。