| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·车辆牌照定位技术的发展和不足 | 第9-13页 |
| ·基于车牌形状特性的定位算法 | 第10页 |
| ·基于车牌区域灰度变化特征的定位算法 | 第10-12页 |
| ·基于矢量量化的定位方法 | 第12页 |
| ·基于彩色车牌图像的定位方法 | 第12-13页 |
| ·多车牌定位技术的研究意义 | 第13-14页 |
| ·论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 图像边缘检测方法概述 | 第15-21页 |
| ·边缘检测简介 | 第15-16页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第16-19页 |
| ·现代边缘检测方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 数学形态学基本理论 | 第21-28页 |
| ·二值形态学 | 第21-25页 |
| ·结构元素 | 第21-22页 |
| ·二值膨胀和腐蚀运算 | 第22-24页 |
| ·二值开、闭运算 | 第24-25页 |
| ·灰度形态学 | 第25-27页 |
| ·结构元素 | 第25页 |
| ·灰度膨胀和腐蚀变化 | 第25-26页 |
| ·灰度开、闭变换 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 多车牌图像的车牌区域检测和定位 | 第28-52页 |
| ·图像预处理 | 第28-33页 |
| ·图像灰度化 | 第28-29页 |
| ·灰度拉伸 | 第29-30页 |
| ·小波去噪 | 第30-33页 |
| ·小波消噪原理 | 第30-33页 |
| ·实例分析 | 第33页 |
| ·基于边缘检测和数学形态学运算的各疑似单车牌的定位 | 第33-43页 |
| ·形态边缘检测 | 第34-37页 |
| ·图像阈值分割 | 第37-39页 |
| ·连通域的检测 | 第39-42页 |
| ·各疑似单车牌的粗定位 | 第42-43页 |
| ·疑似车牌连通域的倾斜纠正 | 第43-46页 |
| ·倾斜角度的检测 | 第44-45页 |
| ·图像倾斜纠正 | 第45-46页 |
| ·各单车牌的最终定位和验证 | 第46-47页 |
| ·实验结果及其分析 | 第47-50页 |
| ·多车牌图像车牌区检测与定位的算法流程 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·本文总结 | 第52页 |
| ·未来的工作与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 研究生期间发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |