1、車牌是車輛唯一的身份標識，車牌識別技術作為ITS的核心，對于我國交通現(xiàn)代化的進程起著舉足輕重的作用。在車牌識別的三個主要模塊中，車牌定位處理的數據量最大且是字符分割和字符識別的前提和基礎，所以車牌定位的準確度和速度直接影響著整個車牌識別系統(tǒng)的準確度和速度，是車牌識別系統(tǒng)中的關鍵和難點。本文對圖像預處理進行了詳細研究，以分析結果為基礎，本著實現(xiàn)實時性的目標確定了本文車牌定位的預處理算法和流程，提出了快速車牌定位算法，并給出了實驗數據。主要

2、工作如下:
　　1.用最佳加權平均值法近似公式對彩色圖像進行灰度轉換。
　　2.對二值化常用算法:經驗公式法、Otsu算法、Bernsen法進行實現(xiàn)效果和實現(xiàn)速度比較，在總結各個算法優(yōu)缺點的基礎上，選擇定位效果好且運算速度最快的經驗公式法。
　　3.綜合比較常用的幾種邊緣檢測算子的檢測效果和運算速度。本文最終選擇運算速度最快、邊緣無多像素寬度且連通的Roberts算子。
　　4.對常用濾波方式進行了廣泛研究，比較

3、利弊后選定中值濾波。經反復試驗后確定濾波器四個參數:濾波器的高度，濾波器的寬度，濾波器的中心元素X坐標，濾波器的中心元素Y坐標。
　　5.本文中車牌定位算法選用投影法結合相應判定條件的方法確定車牌上、下、左、右邊界。該方法在保證定位準確率的基礎上，相較分別進行粗定位和精確定位的方法，省去了很多預處理技術，所以運算速度更快。
　　綜上所述，本文在圖像預處理環(huán)節(jié)就注重運算速度的提高，當車牌圖像不存在污損、遮擋且是單車車牌時，定位