车牌是汽车的身份证,具有唯一性,在交通管理中具有十分重要的意义。基于数字图像处理的车牌识别技术是车牌自动识别技术的研究热点,其核心是通过定位车辆图像的车牌,分析和提取车牌信息,将车辆的车牌信息提供给交通管理系统以实现交通管理的智能化。作为智能交通系统的核心,车牌识别技术被广泛地应用于电子警察、车辆门禁系统、智能小区等地方。　　 本文主要内容是研究逆光条件下的车牌识别技术,包括车辆图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别四部分。夜间逆光条件下,环境整体亮度低,车灯及其附近区域亮度较高导致车牌背景亮度不均,影响车牌定位与车牌字符分割,进而影响整个车牌识别系统的性能。虽然通过光补偿的方式可以在一定程度上改善图片质量,但是车灯区域亮度仍然过高。因此,在车牌定位与字符分割前,采用形态学中顶帽变换和底帽变换消除高亮车灯对车牌的影响。在车牌定位研究过程中,提出了基于加权sobel算子的车牌定位方法,该方法既能较好地抑制水平边缘干扰又增加了车牌区域的边缘信息。结合车牌字符编码与字符连通特性,提出了基于第二个字符的车牌字符分割算法,该算法不受车牌分隔符的影响,可以较好地切分川、浙等车牌。