智能交通系统是21世纪道路交通的发展趋势，而车牌自动识别技术是智能交通系统的一个非常重要的研究方向。车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别是车牌识别技术的重要组成部分，是车牌识别技术的研究重点。其中，车牌定位和车牌字符分割的结果将直接影响后续车牌字符的准确识别。目前，车牌识别技术已广泛应用高速公路运营、管理等多个方面，本文主要研究了高速公路车牌识别技术中的车牌定位和车牌字符分割技术。车牌定位是定位出车牌区域。本文基于传统sobel边缘检测方法，设计实现了8方向sobel边缘检测和形态学方法相结合的车牌定位方法。该方法在对车牌图像预处理提高图片质量后，得到效果更佳的连通区域，有效地去除了伪车牌区域，更好地定位出车牌区域。本文设计的方法有效地解决了定位过程中因光照、污染等原因造成的候选区域选取困难的问题。车牌字符分割是分割出标准个体字符。本文设计了一种基于改进的字符宽度和垂直投影相结合的字符分割方法。该方法首先设计了基于GAPSO的二维Otsu图像二值化方法，以获取效果更佳的二值化车牌图像；然后,在对车牌进行倾斜矫正后，根据明暗跳变去除车牌铆钉和上下边框及车牌的多余区域；最后,根据标准车牌的字符分布和排列规则等先验知识，使用改进的基于字符宽度和垂直投影相结合的字符分割方法分割出单个字符。该方法较好地解决了字符断裂、粘连等复杂现象。实验表明，本文提出的车牌定位方法能够较准确地定位出车牌区域，字符分割方法能较准确地分割出各个字符，在处理质量较差原始图像时有较大优势，为后续字符识别打下了很好的基础。