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车牌识别作为智能交通系统中的关键技术，具有十分重要的应用前景。本文提出了一种改进的车牌识别算法。采用K-均值算法对高分辨率车牌图像样本进行聚类，并按类学习相应的子字典，从而有效地减少了字典中原子的数目，提高了算法的运行速度。再采用自适应的正则化参数法和反向投影法对图像进行全局优化，既保留了图像的更多细节特征，又起到较好的去噪效果。仿真实验结果表明，该算法从主观和客观效果上均有效地改善了重建的车牌图像质量。