随着我国经济的不断发展，智能化管理系统在社会生活中的应用越来越广泛，智能交通系统(ITS)的应用就是其中一例。车牌自动识别系统(LPR)是ITS的一个子系统，它也被广泛地应用于停车场、电子收费站等场合。而面向城市电子警察的公交车牌照自动识别系统的研究和应用还不是很普遍，这可能跟系统应用的环境复杂性有关。本论文就对公交车牌照自动识别系统中的车牌定位和字符分割作初步的探讨。 车牌自动识别系统应用的解决方案可以面向两种不同的技术，一种是基于RFID(Radio Frequency Identification)的无线射频技术，一种是基于计算机视觉和数字图像处理的模式识别技术。本论文探讨的是后一种技术，待处理的源图像是彩色图像。有关车牌识别系统的图像处理技术也有了很多的研究，包括车牌定位、字符分割、车牌识别等，所使用的算法也各种各样，如神经网络、支持向量机、遗传算法等等。 本论文在公交车牌照定位和字符分割的研究中，主要做了以下几方面的工作： 1．分析和总结了公交车牌照自动识别系统应用开发所遇到的一些问题，作为应用研究的启发经验知识。 2．在车牌定位方面，在对目前常用技术和方法进行了分析，改进了基于车牌区域形状和纹理特征的车牌定位方法，引入了色彩空间，探索了一个用于公交车牌照定位的处理流程。在处理流程中，讨论一些基本图像处理算法在车牌图像上的应用效果，改进了彩色边缘检测算法以用于解决当前应用中的一些问题。 3．在字符分割方面，分析了其它一些用于目标分割的技术和算法，在实验中尝试了基于投影的字符分割法，并且结合字符本身特点的先验知识，提出了一种基于活动模板匹配的字符分割法。 在实验工作方面，使用Visual C++实现了车牌定位部分的算法和流程，而车牌字符分割部分的算法则是在Matlab下检验的。通过实验，证明了本论文介绍的算法和流程的可行性。