近些年，智能交通系统（ITS)发展极为迅速，然而在所有与ITS相关的问题当中，交通标志识别一直是一个很难解决的问题。交通标志识别有两个步骤：第一步是交通标志的检测与定位；第二步是交通标志内部内容的识别。作者在以往的研究理论基础上给出了一种对于含字符、字母或者字符和字母的交通标志进行检测和识别的方法。颜色是交通标志的主要特征，利用颜色的特征可以有效地缩小我们所考察的范围,本文根据交通标志颜色的分布范围，以颜色分量为基础进行阈值分割，将图像中大部分不满足颜色要求的区域去掉。利用上述方法对图像进行处理后，比较有利于对二值化后的图像的连通域进行处理，再根据连通域集中点集的数量和其形状的判断（即借助连通域标记法、形状因子法），可以锁定交通标志的位置；对交通标志进行定位后，便可对其进行字符识别。然而，在现实当中，往往由于拍摄角度、拍摄位置的不同，导致交通标志发生旋转和偏移，这会给实验中字符的识别带来很大的麻烦。在这种情况下，我们可以利用直方图分布法对已发生旋转和偏移的图像进行字符的校正处理，之后再对字符进行切割，得到人眼可以识别的字符，最后通过欧氏距离匹配法进行字符的识别，最终达到计算机可以识别交通标志内容的目的。