随着机动车辆规模及流量的不断增加,有关部门对交通管理智能化的要求越来越高。车牌识别则是智能交通系统的核心技术。车牌识别作为一种识别车辆牌照的手段，它通常需要对车牌进行两部分处理，即车牌定位和车牌字符识别。由于字符识别是基于车牌的精准定位来完成的，因此研究出一套精准的定位算法是相当重要的。 本文介绍了汽车牌照自动定位系统开发应用的技术路线、关键问题的解决方法及系统实现的措施,涉及了图像处理与识别等技术。 其次深入研究了车牌定位方法的总体结构:在MATLAB开发平台上对汽车图像进行灰度转换、平滑去噪、二值化预处理,再根据车牌上文字变化特点,快速、准确地从复杂背景中分割车牌。其中,本文对图像预处理、牌照的边缘检测涉及到的新算法、新技术,进行了详细研究。 解决车牌识别中的首要问题——车牌自动定位技术,根据车牌区域灰度变化和车牌纹理特征,加快了定位处理的速度;根据车牌目标在图象中的成像特点,先采用数学形态学的定位方法对车牌图像进行粗定位得到几个候选区域，然后依据车牌字符间的灰度跳变规律，再对车牌进行精确定位，最后确定出车牌区域。通过对候选区域进行单行扫描缩短了定位的时间，实现了车牌的快速定位。