随着社会经济快速的发展以及现代城市化的进程越来越快，人们对于汽车数量的需求也越来越多，这给城市交通运输业带来了繁重的压力，因此建立一个完善的智能交通系统是非常急需的。车牌自动识别系统在其中占据了重要地位，对它的研究具有实际的应用价值。本文主要对车牌识别系统中的图像的预处理、车牌定位以及字符分割做了深入的研究工作。对图像的预处理部分，首先将采集的彩色图像转换成灰度图像，针对图像实际亮度及对比度不同等情况选择直方图均衡修正图像灰度或者灰度拉伸方法改善图像质量，然后利用中值滤波法平滑图像，得到较为清晰的图像，最后采用改进的形态学边缘检测算子对二值图像进行边缘检测，与一些常用的边缘检测算子相比，此方法检测的图像边缘连续性较好，为后续车牌定位提供边缘图像基础。在车牌定位设计中，提出了基于数学形态学和投影法的定位方法。首先运用数学形态学相关运算初步定位出车牌区域，而得到的区域是相对车牌几何特征取得的，所以在此基础上加入了车牌区域验证，以得到正确的初步定位结果；之后利用差分投影法进行水平以及垂直方向的精确定位。这种方法减少了定位误差并有效的排除图像背景的干扰，准确的定位出车牌。对于字符分割部分，研究了车牌图像的二值化，然后对存在倾斜的车牌进行倾斜校正以及去除边框和分隔符；接着利用数学形态学相关处理强化字符二值图像，在此基础上利用字符垂直投影法并结合字符边界来分割字符；最后实现字符大小归一化，输出标准的字符子图。实验结果说明了该方法能更有效的分割出车牌字符。