随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也同益提高，智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的重要方向，而车辆牌照识别(LPR)系统作为智能交通系统的一部分起着举足轻重的作用，它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理占有无可替代的重要地位，它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。 车辆牌照识别(LPR)作为一个综合的实时计算机视觉系统主要包括牌照定位分割和牌照识别两个部分。它的研究主要涉及到了模式识别、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等众多学科领域。车牌的定位分割更是该系统的关键之一，由于图像场景的复杂性以及车牌位置和图像质量的不可预知性，牌照定位分割系统一直都未做到令人满意，所以牌照的定位分割算法一直是该领域的研究热点。 本文通过对大量资料的搜集、整理，总结了近年来国内外在车牌定位分割领域的最新研究成果和最新进展，对车牌区域的固有特征和目前的车牌定位分割技术进行了系统的研究和探讨。着重研究了牌照区域的纹理特征，本文的算法以车牌区域的纹理分析为基础，并为此构造了两个特征变量来描述，从而有效提高了定位的准确性。数学形态学是图像处理领域的一项新兴技术，在车牌的精确定位分割中我们利用形态学对二值图像做一系列的开闭等变换并根据牌照的先验知识实现了牌照的精确分割。实验结果表明该算法能够比较快速、准确、鲁棒地定位分割出车辆牌照。本文还对车牌图像的字符分割进行了研究，采用基于投影的分割方法取得了较好的分割结果，为字符识别打下了基础。 本论文详细阐述了基于车牌纹理特征的车辆牌照定位分割算法，并在文章的最后对后续工作的前景进行了展望。