复杂环境下的车牌定位与字符分割一直是车牌识别技术的重点和难点。复杂环境下的许多场景,均会严重影响车牌定位与字符分割的快速性和准确率,造成车牌识别失败。诸如存在反光、背光、光照不均匀;拍摄角度不确定和拍摄距离远近不一;车牌纹理特征相似或存在与车牌底色相近的车灯、保险杠、车牌标志和广告信息牌等;车牌存在污损、字符粘连与断裂。针对复杂环境下车牌定位、字符分割存在的难点,提出一些有效的改进措施。（1）车牌定位部分,为了解决基于颜色统计的车牌定位方法易受光照条件影响而定位准确率不高的问题,提出一种光照补偿方法。将车辆图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,并分离三分量。利用多尺度高斯函数提取亮度分量中包含的光照分量。然后构造二维伽马函数,并对光照分量进行自适应亮度校正。最后转换回RGB空间,采用基于颜色统计的方法进行车牌定位。实验结果表明,对于常见的蓝底车牌,能够很好的降低光照变化对车牌定位的影响,实现夜晚及光照不均车辆的准确定位。为了解决基于颜色统计的车牌定位方法在车牌颜色更接近车体时无法准确定位的问题,提出一种基于颜色统计与改进的Canny算子相结合的车牌定位方法。先对Canny算子进行改进,提出一种新的一阶偏导数计算公式,然后利用改进的Canny算子对车牌图像进行边缘检测,弱化车牌横向边缘,突出字符区域。最后经数学形态学处理后,得到所有候选区域,并对其再分析得到车牌位置。实验结果表明,改进后的Canny算子较好地检测出了车牌的竖向边缘,减少了横向边缘,突出了字符纹理,减少了计算量。提出的方法能够成功定位车牌底色与车身颜色相近的车牌,定位准确率高。（2）字符分割部分,为了解决车牌存在水平倾斜的问题,提出一种基于字符外接矩形与角度直方图的水平倾斜校正方法。车牌图像经处理后得到多个连通域,排除干扰区域后得到字符外接矩形,然后计算字符外接矩形的角度并投影到直方图,得到近似的倾斜角,至此完成水平校正。针对部分汉字不连通以及字符存在粘连、断裂现象导致字符分割失败的问题,提出一种基于间隔符位置特点和垂直投影的字符分割方法。在垂直投影的基础上,以间隔符为分割点,向左反推中文字符的位置和大小,并借助字符长度特征,向右分割字母和数字。实验结果表明,很好地解决了部分汉字不连通和字符粘连的问题。