对车牌照识别系统的发展及其组成模块进行综述，论述了每一个模块的作用，以MATLAB语言为主要编程语言，实现车牌识别系统中车牌定位、字符切分以及字符识别的功能。研究了用于车牌识别的多门基础理论如数字图像处理、数学形态学、模式识别等；重点研究了常用的数字图像处理算法，包括图像的灰度变换及修正、二值化、图像去噪及边缘检测等。在字符分割部分前期的处理使得的分割结果比较理想，主要进行了二值化、均值滤波以及膨胀与腐蚀操作。在字符识别部分主要运用了模板匹配的算法，并且对神经网络算法的应用进行了初步研究。根据实验结果仍然存在的缺陷及不足，给出结论，提出展望。

　　在理想的情况下，噪声属于高频信号，因此在处理的过程中应该采用低通滤波器。但是图像中的边缘信息也属于高频信息，它包含了大部分的实验对象的特征信息，在下一步图像处理的过程中需要被提取出来。因此一个好的平滑滤波方法应该是既要滤除图像中不需要的噪声信号，同时也要保持图像的边缘信息，不使图像边缘轮廓和线条变模糊，让图像变得更有利于计算机处理。在许多情况下，线性滤波方法能够有效的对被噪声污染的图像进行复原，但那多数的线性滤波器具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像边缘变模糊。某些非线性滤波方法既能去除噪声又能保护图像边缘，获得较好的图像处理效果。

　　车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。

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