本发明公开了一种基于特征学习的模糊车牌重建方法，包括：获取覆盖所有车牌字符类型的大量清晰字符样本并获得其对应的模糊字符样本，建立模糊字符样本库并进行特征训练；获取模糊车牌图像并标定其后五位字符的四个角点，进行几何校正并进行字符分割，获得五个分割字符；获取每个分割字符对应的清晰字符样本和模糊字符样本；根据每个分割字符对应的清晰字符样本和模糊字符样本，对该分割字符进行字符重建后获得重建结果，并对重建结果进行直方图处理。本发明极大地提升了重建结果的可识别性，重建效果较好，可以较为清晰、准确地对车牌图像进行复原，可广泛应用于车牌号码识别领域中。