近几年来，随着我国经济的快速发展，中国汽车市场持续、快速增长，汽车拥有量急剧增加，公路交通成为重要的交通运输途径。日益增多的机动车辆给公路和城市的交通管理带来了许多诸如交通拥堵、交通事故频发、环境污染等问题，因此利用高科技开发智能交通系统(Intelligence Traffic System，简称ITS)，实现对交通状况的自动监控与调度，已经成为全球化城市交通管理的共同趋势，车辆牌照识别技术正是在这种背景下应运而生的。汽车牌照识别技术(LPR)作为智能交通系统的一个重要组成部分，发挥着重要作用。利用该技术可以实现对车辆的自动登记、验证、监视和报警，高速公路收费，对停车场进行管理，特殊场所车辆的出入许可等。 本文根据图像识别理论，在现有技术基础之上，综合利用图像处理，计算机视觉，模糊识别等技术，重点对车牌分割、字符分割与特征提取以及字符识别进行了应用性的研究，提出了一些新的算法或者改进已有的算法。最后对所提取的特征进行了模糊识别，并给出了检测结果。 基于上述原理，并根据所识别牌照的具体特点，主要进行了以下工作： (1) 论述了汽车牌照的几种应用技术和现阶段的发展动向。 (2) 对汽车牌照识别系统的软件、硬件设计进行了简要的介绍。 (3) 对图像预处理的各种方法及特点进行了研究，找出了适合本系统的车牌照图像的预处理方法。 (4) 对汽车牌照的定位与分割技术进行了详细的论述。 (5) 对车牌字符分割和特征提取方法进行了探讨，较为成功地实现了字符的分割并提取了适合本系统的7个有效特征。 (6) 运用模糊理论知识，实现了车牌字符的模糊识别并给出了实验结果。 实验数据表明，本系统能较准确地定位、分割车牌并进行识别。同时也说明了把多种图像的预处理与识别技术有机结合起来可以提高系统的识别能力，在有效、实用原则的基础上利用模糊技术不仅可以提高汽车车牌上汉字、英文字母和数字的识别率，而且适合我国目前交通汽车业的现状，因此具有很好的研究和开发价值。