现代智能交通系统对车牌识别技术提出了越来越高的要求。为了提高不理想环境下车牌识别的正确识别率，本文对变形车牌定位分割等车牌识别关键技术进行了研究，具体做了以下工作：（1）车牌定位方面，给出了基于canny边缘检测的车牌区域定位方法。该方法，首先通过canny检测算子得到车牌边缘图像，然后对边缘图像进行直线拟合处理，最后对得到的含有车牌图像的候选区域作连通分析以精确定位车牌。（2）变形车牌矫正方面，提出了基于透视变换的畸变车牌矫正算法。本文针对传统车牌矫正算法处理变形车牌图像存在的不足，提出了一种基于透视变换的畸变车牌校正算法，并对其所应用设计方案及校正方法详细阐述，介绍算法原理、运用流程、步骤及实验、结果分析。（3）车牌字符分割方面，给出了基于改进的垂直投影法的车牌字符分割方法。该方法首先对定位矫正后车牌图像作分割前的预处理，如边框及铆钉的去除，然后实施对图像字符进行投影前的归一化、投影分割及投影分割后的粘连分析等具体步骤，最后对分割的结果进行重排归一化处理。本文经过反复验证及大量的实验分析，结果表明本文提出的变形车牌定位分割算法对发生严重畸变的车牌图像有着良好的校正效果，有利于提高不理想环境下相应车牌识别系统的正确识别率。