车牌识别(LicensePlateRecognition：LPR)系统是实现车辆交通现代化的核心。车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割、字符识别三个部分组成，牌照定位和字符分割在其中起着重要作用。当车牌图像存在斑点噪声、边框干扰、光照不均等复杂情况时，车牌识别成功率难以保证。提高车牌定位和字符分割的准确率，将使车牌识别系统适应复杂的环境，从而推动车牌识别系统在城市交通监管、营运车辆调度、自动高速公路系统等领域的广泛应用。 本文对一种基于灰度投影的车牌定位算法做出了改进，并充分利用车牌颜色信息和先验知识来排除伪车牌区域。实验结果表明该算法对复杂背景不敏感，能够快速、有效地提取出真实车牌图像。牌照字符分割是印刷体字符分割的一种特殊应用，是把车牌图像分成单个的字符图像，以便进行字符识别。在确定车牌字符的左右边界时，本文给出了一种改进的扫描算法，利用粗分割和精确调整的技术实现单个字符的分割，有效避免了笔画粘连和过分割，实验结果证明了所提方法的有效性。