车牌识别系统是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车牌身份的技术,是实现交通管理智能化的重要环节之一。研究车牌识别技术具有重要的实用价值。车牌识别系统是智能交通中一个重要的研究课题。它主要包括三个关键部分:车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本文在查阅大量文献的基础上,对车牌字符分割技术进行了研究,提出了两种车牌字符分割算法。提出了基于离散余弦变换和识别反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,采取的图像预处理技术较好地解决了车牌图像光照不均、对比度较小、倾斜等问题;所采取的由粗到精分割的方法能正确地分割污迹、褪色、字符粘连和断裂等严重影响的车牌字符图像。特别是在基于识别反馈的字符分割中,通过对字符的垂直投影进行离散余弦变换,应用其低频系数重构垂直投影,可抑制噪声,在此基础上构建的纹理特征更能反映车牌的字符纹理,提高了字符分割的准确率。提出了基于小波变换和识别反馈的车牌字符分割算法。基本思想仍然是采用由粗到精,两级反馈的方法分割字符。但在第二级反馈中,该算法对经过预处理后的二值车牌图像的垂直投影进行小波变换。因为高频分量决定细节部分,低频分量决定整体形状,因此用小波变换的低频分量重构垂直投影并结合其统计量构成纹理特征向量,然后进行字符识别反馈。实验结果表明,该算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割效果。