随着中国经济的快速发展,生活节奏的日益加快,人们对交通系统的高效性和便捷性提出了更高的要求。近年来智能交通系统(ITS)已成为道路交通管理研究的前沿热点方向。交通管理系统的主要研究对象是车辆的各种相关信息(如车牌号码、养路费征收、车辆违规),车牌号码作为认证车辆的主要特征是车辆信息获取与管理的重要手段之一。因此车牌识别系统(LPR)研究在智能交通领域占有比较重要的地位。车牌识别系统一般由车牌定位、字符分割和字符识别三个模块组成。其中车牌定位在整个系统中占有非常重要的地位,其处理结果直接影响整个系统的性能。因此本文针对韩国几种类型的车牌提出了一套车牌定位系统的算法。本系统提出的定位算法是：先对在实际路面获取的车辆图像提取边缘信息,为了能使获取的图像边缘与实际边缘尽可能接近,采用最优边缘提取的Canny边缘检测,然后检测车牌区域的封闭特征,并利用特定算法将车牌特征提取出来。然后根据检测到的特征,估计车牌的区域,并最终定位出准确的车牌位置。该算法充分利用了不同车牌的几何、边缘、纹理等特征,经过灰度化、边缘提取、噪声去除、特征提取、估计候选区、二值化、车牌校正等一系列步骤,最终实现车牌精确定位。同时本文对韩国几种类型的车牌特征和结构做了详细分析,对不同类型韩国车牌提出了不同的检测算法,并对韩文字符的不连通性提出了相应的解决算法。