车牌自动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。本文主要针对车牌自动识别系统中关键部分之一的车牌字符分割方法做了深入的研究。首先对车牌字符分割前的预处理进行了较深入研究,尤其是车牌图像的二值化。考虑到车牌图像的特征,给出了将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合的方法,使车牌图像的二值化效果更好。其次,在字符分割算法中,根据车牌中的字母与数字具有连通性的特点,给出一种基于数学形态学与投影法相结合的车牌字符分割方法,并对车牌字符进行了分割。实验结果表明,该方法可以有效地对车牌字符进行分割。然后,考虑到车牌本身的特征,以及车牌中像素分布的特点,给出了一种基于车牌像素的字符分割方法。通过实验发现,这种方法的字符分割效果准确,尤其是对字符间存在粘连和噪声的车牌,也能起到较好的分割效果。