本文是“机动车牌照自动识别系统”课题研究的一部分。“机动车牌照自动识别系统”(VLPRS-Vehicle License Plate Recognition System)是北京市公安交通管理局主持开发的重大技术改造项目，其目的是实现北京市交通的智能管理。 车牌的定位是车牌识别的关键。准确的定位是下一步识别的基础。本课题是将先进的“模糊数学”与“数学形态学”理论应用于数字图像处理中。它改变了传统的定位中阈值的大量干预，采用无阈值的自适应方法处理图像。从而使的图像中车牌的大小不再受到限制。进而为下一步的字符识别创造了有利的条件。 本文针对车辆图像复杂背景、非均匀光照、强噪声干扰等条件，提出了一种基于“模糊数学”和数学形态学的车牌定位算法。首先采用min算子对图像进行增强，然后利用模糊数学方法对增强后的图像进行边缘提取，再利用自适应数学形态学的方法对二值化后的图像进行一系列的开闭运算，消除无用干扰信息，从而对车牌进行精确的定位。该方法对所采集的大量汽车图像进行实验。实验结果表明该方法抗干扰、抗变形能力强，定位效果好、精度高。 本文详尽的阐述了我们的定位方法，并在文章的最后对车牌定位的最新算法加以介绍。从而对后续工作的前景进行展望，提出了我们的观点。