车辆牌照识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的重要意义 | 第8-9页 |
| ·车牌识别技术研究的国内外现状 | 第9-10页 |
| ·国外车牌识别研究情况介绍 | 第9页 |
| ·国内车牌识别研究情况介绍 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术综述 | 第10-14页 |
| ·车牌定位 | 第10-12页 |
| ·字符分割 | 第12页 |
| ·字符识别 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 车牌定位算法 | 第15-34页 |
| ·图像预处理 | 第16-23页 |
| ·对比度增强 | 第16-18页 |
| ·边缘检测 | 第18-21页 |
| ·数学形态学处理 | 第21-23页 |
| ·连通区域分析与水平聚类 | 第23-29页 |
| ·连通区域分析 | 第24-25页 |
| ·聚类分析 | 第25-29页 |
| ·模糊决策 | 第29-33页 |
| ·模糊决策原理 | 第29-31页 |
| ·车牌模糊决策 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 字符分割算法 | 第34-43页 |
| ·图像预处理 | 第34-37页 |
| ·同态滤波 | 第34-36页 |
| ·Otsu 二值化 | 第36-37页 |
| ·倾斜校正 | 第37-41页 |
| ·Hough 倾斜校正 | 第38-39页 |
| ·最小二乘法倾斜校正 | 第39-41页 |
| ·可变小模板字符切分 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 字符识别算法 | 第43-64页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第43-50页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第44-45页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第45-46页 |
| ·支持向量机 | 第46-48页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第48-50页 |
| ·字符特征提取 | 第50-56页 |
| ·重心提取特征 | 第51-52页 |
| ·小波提取特征 | 第52-56页 |
| ·LS-SVM 分类器设计 | 第56-62页 |
| ·核函数选取 | 第56页 |
| ·参数优化 | 第56-59页 |
| ·多类分类识别 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 实验结果 | 第64-71页 |
| ·实验介绍 | 第64页 |
| ·车牌定位 | 第64-66页 |
| ·车牌分割 | 第66页 |
| ·字符识别 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
