基于图像处理的车牌定位，国内外学者都做了许多研究，可是仍然不够完善.现有算法存在的主要问题是只能处理一些特殊的情况，不能完全适应影响车牌定位的各种因素，这些因素包括图像中背景环境的变化，光照条件的改变，车牌大小的不同，车牌不同程度的倾斜等,本文在这方面做了改进。　　 本文以灰度图像为处理对象，以改进的Sobel边缘检测算子和Otsu阈值为二值化基础，尽可能多的保留了车牌边缘特征，同时滤掉无效干扰，再按水平投影，形态学膨胀和腐蚀处理形成连通区域，垂直投影等步骤初步定位出车牌.这样做的好处在于结构元的选择可以依赖水平投影确定的高度而自动适应车牌大小的改变。　　 对粗定位出的车牌需要倾斜校正，针对Hough变换计算耗时多和稳定性差的缺点，本文提出用最小二乘法原理拟合直线来计算车牌倾斜角度，并对两种算法进了行比较.实验证明该方法不仅计算速度快而且抗干扰性强准确率高，最后用双线性插值对车牌图像进行旋转校正，再进一步精确切分出车牌。