车牌识别系统想要正常的运行，除了有的补抓拍摄技术外，图像处理技术是不可或缺的。在图像处理技术上往往采用的是基于灰度的形态学的车牌定位。
首先根据拍摄出来的图像，提取并分析车牌纹理特征，提取车牌图像中垂直方向的边缘并进行系统的处理。然后对得到的二值图像进行数学形态学的运算，使得车牌区域形成一个闭合的连通区域。后通过车牌的几何特征对得到的候选区域进行筛选，终得到车牌图像。
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车牌识别系统想要正常的运行，除了有的补抓拍摄技术外，图像处理技术是不可或缺的。在图像处理技术上往往采用的是基于灰度的形态学的车牌定位。
首先根据拍摄出来的图像，提取并分析车牌纹理特征，提取车牌图像中垂直方向的边缘并进行系统的处理。然后对得到的二值图像进行数学形态学的运算，使得车牌区域形成一个闭合的连通区域。后通过车牌的几何特征对得到的候选区域进行筛选，终得到车牌图像。
基于灰度的还有边缘检测的车牌定位：由于车牌字符的灰度值与车牌底色的灰度值相差较大，字符与底色的交界处就有灰度突变，灰度突变处就会产生边缘，这是车牌定位技术中非常重要的特征。也可以通过检测车牌的外边框来定位车牌，由于外边框的上下左右四边都为直线，而且有明显的边缘特征，所以首先利用边缘检测算法提取车牌边框位置，然后，用Hough变换算法检测直线，确认外边框的上下左右四条边位置就确定了车牌在图像中的位置。
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
车辆识别系统软件(Vehicle
License
Plate
Recognition，VLPR)
就是指可以检验到受监控器地面的车子并全自动获取信息(含汉字空格符、英语字母、阿拉伯数及机动车牌照颜色)开展解决的技术性。车辆识别是当代智慧交通系统软件中的关键构成部分之一，运用十分普遍。它以图像处理、系统识别、人工智能算法等技术性为基本，对监控摄像头所拍攝的车子图象或是视频编码序列开展剖析，获得每一辆汽车车牌号，进而进行分辨全过程。根据一些事后解决方式能够 保持停车收费管理方法，车流量操纵指标值测量，汽车定位，汽车防盗，髙速公路自动化管控、闯红灯电子、公路高速收费站这些作用。针对维护保养道路交通安全和城市社会治安，避免交通阻塞，保持交通出行自动化管理方法拥有实际的实际意义。
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
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