车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分,它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。　　 本文对车牌识别的过程和方法进行了研究,在广泛了解和深入分析现有车牌识别方法的基础上,针对现有方法存在的问题,提出采用免疫遗传算法实现车牌识别。　　 遗传算法是一种具有“生成+检测”的迭代过程的搜索算法,而免疫遗传算法则具有借鉴生物免疫系统的自适应识别和排除侵入机体的抗原性异物的功能,将生物免疫系统的学习、记忆、多样性和识别的特点引入遗传算法,因此,将免疫遗传算法用于车牌识别问题,不仅提高了抗噪音能力,而且减小全图搜索的计算量从而提高了识别速度,改善了识别效果,所做研究具有较好的理论意义和实用价值。　　 本文的主要工作；　　 (1)研究了车牌号识别的主要流程和相关的图像处理技术,在对当前的技术背景和应用背景讨论的基础上提出了对现有技术难题的解决方案。　　 (2)分析了基于免疫遗传算法在图像处理领域中的应用及其优点,将免疫遗传优化思想应用在车牌识别系统的车牌定位和字符分割两个重要模块实用算法中。　　 (3)实现了一个实验平台～车牌识别系统的设计和实现,以此来检验论文理论研究的可行性,并通过不断的实际测试来改良此算法。　　 本文工作的创新性在于:在遗传算法中引入免疫算子,并应用在车牌识别系统的车牌定位和字符分割两个重要模块中,实验证明,取得了较好的处理效果。