车牌识别系统中的车牌颜色识别算法主要是通过计算机视觉和图像处理技术来实现的。具体来说，车牌颜色识别算法可以分为以下几个步骤：

图像预处理：首先对采集到的车辆图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等，以提高图像质量和字符的对比度，便于后续的处理。

车牌定位：使用各种算法（如基于颜色特征、基于数学形态学或基于机器学习的方法）在图像中定位车牌的位置。例如，可以采用基于颜色特征的方法，通过分析图像中像素的颜色分布，识别出车牌底色的区域。

字符分割：在定位出的车牌区域内，进一步分割出单个字符的图像。

颜色特征提取：对分割出的字符图像进行颜色特征提取，通常包括统计字符区域的颜色直方图，分析颜色的分布情况。

颜色识别：根据提取出的颜色特征，与已知的颜色模板进行匹配，以识别出车牌的具体颜色。

结果输出：将识别出的车牌颜色作为最终结果输出。

车牌颜色识别算法的关键在于如何准确提取颜色特征，并有效地进行颜色分类。在实际应用中，为了提高识别的准确率，可能会结合多种颜色特征和算法，进行综合判断。