车牌识别系统作为自动识别车辆的一种重要形式，为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分，广泛用于路桥、隧道等卡口的自动收费系统、现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入控制、车流监控等重要场合，尤其在高速公路收费系统中，车牌自动识别更是一个重要的环节。车牌定位作为车牌自动识别中的关键步骤，对系统识别率有重要的影响。　　 论文工作在于设计并实现一个高效、快速、精确的识别字符、鲁棒性强，对图片噪声有较强适应性的车牌定位系统。　　 本系统提出一种快速的车牌定位方法：　　 1)由于车辆图像一般是在室外拍摄，其背景又比较复杂，拍摄图像的时候光照条件也会因拍摄时间、地点、天气状况等条件的不同而不同。所以要对原始图像进行必要的预处理，要将输入的彩色图像按照现行标准的平均值法转换为灰度图。　　 2)采用灰度拉伸我们把感兴趣的灰度范围拉开加宽，使得该范围内的像素，亮的更亮，暗的更暗，以便达到增强对比度的目的。　　 3)采用迭代法求取全局阈值，以便对图像进行二值化处理。　　 4)采用字符竖向纹理的分割方法，使用水平方向的一维差分算子进行边缘检测增强垂直边缘，根据牌照中字符和牌照背景的相对特性，为后续的车牌初定位做好准备。　　 5)采用中值滤波对整个图像进行去噪处理，从而去除大部分的背景和噪音边。　　 6)采用垂直投影法来确定车牌的左右边界从而初步定位车牌区域，根据车牌区域的纹理特征、水平灰度跳变间距在一定范围内变化并且跳变次数相对连续稳定和垂直投影图在车牌区域灰度变化存在规律性的波峰、波谷现象等信息，对扫描行采用灰度跳变法来确定车牌的上下边界。　　 7)通过图像左右半边的黑色像素的平均高度对图像进行倾斜度调整，再利用汽车牌照尺寸、字间距、字符与边框之间存在一段几乎空白的区域等纹理特征进一步去除边框精确定位出车牌位置。　　 大量实验结果表明，这种方法具有实用、快速、简洁而且鲁棒性强的特点，全牌识别定位准确率可以达到90％。