智能交通系统是近年来国际上最引人注目并且研究发展速度最快的领域之一,而车牌识别系统是随着智能交通系统发展起来的高新技术之一。现在车辆牌照自动识别系统已经广泛的应用于桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域。随着经济的发展,私人汽车越来越多,交通事故、违章驾驶等发生次数也在增加。交通安全以及合理管理已经是必不可少的。车牌识别技术作为关键技术之一也将发挥越来越大的作用。车牌识别技术所涉及的领域主要有数字图像处理、计算机视觉、模式识别等。总体上来说,车牌识别技术是图像处理技术和车牌本身特点的有机结合和神经网络等知识的有效运用。车牌识别技术通过对视频流中复杂背景的车辆图像进行处理,定位车牌,分割牌照,最后自动识别出汽车牌照上的字符。所以车牌识别系统主要包括三个部分——车牌定位、车牌字符分割以及字符识别。车牌定位从背景图中提取出车牌图片,字符分割将提取出来的车牌图片进行处理,分割成单个字符,最后由字符识别部分将单个字符识别。字符分割是车牌识别技术的一个关键的环节,字符分割的好坏直接影响着字符识别结果的好坏。本文在对字符分割传统算法深入研究的基础上提出了不定长字符分割算法,用来分割字符个数不确定的车牌。论文的主要工作有：一、对车牌图像预处理技术,如二值化,倾斜校正等等做了详细的论述和深入研究。二、对于中国车牌字符分割传统算法进行了研究和综述,提出了基于投影的不定长车牌字符分割算法。本文对当前国内车牌字符分割通用到的算法进行了研究,对各种算法的优缺点进行了分析对比。三、提出了基于连通区域和投影的不定长字符分割算法,实现了国外不定长车牌的有效分割。在对现有的字符分割算法研究并详细了解了各种算法的原理和优缺点的基础上,本文针对国外不定长车牌提出了不定长字符分割算法。算法基于现有的投影算法,并提出一些改进。首先对车牌图片预处理——二值化、图片倾斜纠正、去边框等等,然后根据连通区域法分离出车牌图片的字符区域,最后用垂直投影算法再对水平分割出的图片分别进行垂直方向的分割。