在車牌識別的整個過程中，為了達到字符識別的目標從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標與背景區(qū)別，車牌字符傾斜校正，單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進行分割其方法原理如下：

車牌自動辨認系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標是辨認率和辨認速度，這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。但是車輛如果嚴重chao速，攝像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。進入現(xiàn)場識別車牌后，它會自動進入，并在車牌出現(xiàn)后，將根據(jù)進出時間收費。因此，研究出高速準確的定位與識別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。

chao速的車輛的拍照得到的圖片質(zhì)量比較差，車牌自動辨認系統(tǒng)在車牌辨認上的方便和快捷性比人工車牌辨認強得多，它不僅蘊含著非常大的經(jīng)濟價值而且對社會的發(fā)展也有很大的推動作用，因此對車牌自動辨認中的圖像處理方法的改進是很有必要的。

當(dāng)今社會，智能交通系統(tǒng)是道路交通的發(fā)展趨勢。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實際應(yīng)用車輛道路運輸基礎(chǔ)設(shè)施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎(chǔ)。智能交通系統(tǒng)，車牌自動識別系統(tǒng)是發(fā)展的一個很重要的方向。車牌自動識別技術(shù)可應(yīng)用于道路收費系統(tǒng)，交通管理系統(tǒng)領(lǐng)域，起到節(jié)省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。系統(tǒng)中耗時的車輛采用不同的收費標準，有效減少了夜間外來車輛停放在社區(qū)內(nèi)。隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識別技術(shù)提出了巨大的經(jīng)濟價值和現(xiàn)實意義。

識別的方法，可以選擇的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在這里，對車牌定位的精度要求是很高的，這也關(guān)乎我們后期對圖片的處理結(jié)果。車牌包含的信息是多個字符，想要對車牌進行識別，首先我們需要將車牌的多個字符進行分割處理。字符分割技術(shù)將車牌的多個字符分割為單一字符，我們利用識別技術(shù)對字符進行識別。主要的識別技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在實際應(yīng)用中，車牌識別機通過攝像頭拍攝圖像，自動識別車輛進出車輛時的車牌號，車牌顏色，車輛類型等，并記錄信息。目前重要的是必須提高系統(tǒng)的識別率。