随着国民经济的高速发展，国内停车场建设、城市道路、高速公路越来越多，对交通，安全管理的要求也日益提高，智能交通系统(ITS，Intelligent Transportation Systems)已经成为中国，乃至世界交通领域的前沿课题。近几年，作为其核心的车牌识别(LPR，License Plate Recognition)技术受到了国内外学者和许多企业的广泛关注。本文对汽车牌照识别技术进行了深入研究，并提出新的技术方法。　　 在实际应用中，针对牌照识别过程中的牌照定位，本文利用小波分析和数学形态学在图像处理中的良好效果，将它们应用到牌照定位中，提出基于小波变换和数学形态学的定位方法，此方法首先通过小波变换，数学形态学等方法对牌照进行预处理去掉干扰噪声，得到含有丰富牌照信息的二值化图像，然后确定牌照初始搜寻尺寸，判断搜索区域是否满足牌照的纹理特征，直到搜索到目标区域，完成定位。　　 对于牌照识别过程中的字符识别，本文从多分类器的角度出发，分析了模板匹配与支持向量机在字符识别中的特点，将这两种方法结合起来形成串行分类器，使模板匹配与支持向量机得到互补，更好的发挥自身优势。此串行分类器首先利用模板匹配进行粗分类，将多类问题转化成两类问题，再利用支持向量机进行精确分类，得到最终结果。在模板匹配环节，使用灰度分布标准化，增加字符与模板的相似度。　　 在Microsoft Virtual C++6.0 SP6环境下进行测试，结果表明本文提出的定位算法和字符识别算法具有一定的精确度，并满足实时性的要求。　　 在对牌照定位与字符识别算法研究的基础上，本文设计并实现了牌照定位与字符识别系统。该系统能够完成牌照定位到字符识别的处理，基本上达到设计要求。