车牌自动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,从而确定车辆身份的技术,是实现交通管理智能化的重要环节之一。研究车牌自动识别技术具有重要的实用价值。车牌自动识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分。本文主要针对车牌的字符分割进行研究,并提出了相关算法,进而实现车牌字符分割系统。在整个车牌字符分割系统中,主要存在三个技术难点,即车牌图像二值化、倾斜校正及字符分割。本文在分析研究了相关技术在国内外发展现状后,针对车牌图像这一特殊载体,提出了相应的算法。在二值化算法中,本文给出了一种基于数学形态学与阈值分割相结合的算法。能克服各种由客观条件,诸如图像质量低下等带来的不利因素,得到优良的二值图像。在倾斜校正算法中,本文在兼顾了效率和质量的条件下,提出了希尔加权垂直投影法。在与垂直投影法相比,不仅加快了运行的速度,并针对边框问题,做出正确的校正。在字符分割算法中,本文根据最常用的投影法,提出自己独特的字符切分算法。该算法被验证不仅能分割出清晰的车牌图像,还能对模糊图像、倾斜图像以及带有边框的图像都能得到正确的分割。车牌字符分割系统在整体上具有自适应性,并针对多种错误分割情况,提出相应的解决方案,从而提高正确率。实验证明,车牌字符分割系统正确的分割率可高达96.1%,平均处理时间为52ms。能将在各种室外不良环境下的所采样的车牌图像进行相关处理,并达到良好的分割效果。