随着科学技术以及城市交通建设的发展,智能交通的研究日益成为备受关注的课题。其中车牌识别技术是智能交通研究领域的一个重要热点。车牌识别技术具有重要的实用价值,在许多交通管理方面都有运用,如高速公路停车场收费,智能园区车辆进出管理,目标车辆的查询与追踪等。典型的车牌识别技术主要有三个重要部分:车牌定位,字符分割和字符识别。本文主要对车牌分割技术进行了研究,分析和讨论车牌分割过程中的一些方法,并提出了新的方法。在整个车牌字符分割的过程中,一般的方法主要存在四个方面的工作,车牌图像预处理,车牌图像二值化,倾斜校正,字符分割。在图像预处理过程中,本文采用了基于曝光阈值的双直方图均衡化方法,能有效的处理较暗的图片,增强车牌图像的对比度。车牌二值化中,本文结合大津法和最小误差分类的方法,设定了一个选择机制,取两种方法所得分割阈值中较大的阈值为二值化阈值,增强了二值化方法的适应性,取得了较好的二值化效果。倾斜校正水平矫正中,本文将连通域分析求倾斜角方法和Radon变换结合在一起,能够较好的处理有粘连字符以及车牌边框不明显的车牌矫正问题。字符分割中,本文采用垂直投影和连通域相结合的字符分割方法,先通过垂直投影及先验知识确定出二三字符的位置,再对第二字符向左的部分运用垂直投影法进行分割,第三字符向右部分运用连通域分析法进行分割,这种方法能较好的解决汉字不连通问题。