现代交通带来的巨大压力使得智能交通系统的研究成为热点，而作为智能交通系统重要组成之一的车辆牌照识别(LPR)系统自然成为研究的重中之重。车牌识别技术是一项涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别等学科的技术，它在交通监督和控制中有重要的作用。其目的是在不给车辆加装其他特殊装置、不改变车辆运动状态的情况下实现对车牌的自动识别，进而给交通系统的自动管理提供极大的方便。该技术的应用前景广泛，在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可取代的重要地位，它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。 车牌识别技术按顺序一般分为图像获取、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别四个部分，车牌定位和车牌字符分割技术一直是车牌识别技术中研究的重点和难点，其中以车牌定位技术最为关键。 这是由于车牌图像采集一般都在户外，图像背景复杂、噪声干扰严重，实拍车牌图像容易受天气、光照、车牌污损等外部因素影响，图像质量较低，因此牌照的自动定位分割一直都不是很理想，使得它一直是车辆牌照识别系统中的研究热点。本文对车牌定位和车牌字符分割技术进行深入研究，主要包括以下几个方面工作： (1)车牌图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、中值滤波、灰度变换、直方图均衡化、二值化、形态学运算等处理，以克服图像干扰，改善识别效果。 (2)车牌定位：从包含整个车辆的图像中找到车牌的区域位置，是整个LPR系统中的关键和难点，对后面的的字符分割和字符识别工作有很大的影响。 (3)车牌倾斜校正：结合canny边缘检测算子和Radon变换原理计算图像的倾斜角度，再调整由于拍摄造成的车牌图像倾斜的角度，以更好地进行车牌定位。 (4)车牌字符分割：将车牌区域分割成单个的字符区域，以利于下一步的字符识别。 对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量的实验，通过分析、比较，以证明本文的车牌图像的定位及分割方法的快速、高效性，并易于实现，具有良好的适应性和稳定性。