汽车牌照自动识别技术是智能交通系统中的一个重要环节，而车牌定位是其中最为关键的技术，对整个识别系统的性能起着至关重要的作用。本文就是针对这一关键问题，研究更为有效的车牌定位算法。在广泛分析、比较已有方法的基础之上，提出了一种基于颜色分割与纹理分析的车牌综合定位方法。该方法综合利用了车牌的颜色特征、纹理特征以及几何特征，采用更利于颜色分割的HSV彩色模型，根据车牌底色与字符色具有固定组合的特点，用一种简单、实用的算法对汽车图像进行颜色分割。针对颜色分割后的汽车图像，车牌区域内背景与字符在水平方向上具有灰度连续跳变的特点，采用行扫描法确定车牌上下边界；针对切割出车牌上下边界的汽车图像，车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用差分投影法切割出车牌的左右边界，最终分割出车牌。最后通过计算宽高比进一步判断分割出的车牌是否为真实车牌。该方法采用综合特征定位，克服了采用单一特征定位的缺点和局限性，且受车牌的大小、位置及光照等条件的限制较小。实验结果表明该方法具有很强的适应性，且效果好、精度高，适用范围更广。