复杂背景下车牌识别系统的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
·课题背景和现实意义	第8-9页
·国内外对于车牌识别的研究概况	第9-10页
·车牌识别系统总体框架介绍	第10-11页
·本文的结构安排与主要工作	第11-13页
2 图像预处理	第13-22页
·自适应光照补偿	第13-15页
·彩色图像灰度化	第15-17页
·小波滤噪	第17-22页
·多分辨分析(MRA)	第17-19页
·小波阈值法去噪	第19-22页
3 车牌定位	第22-30页
·车牌先验知识及定位方法概述	第22-24页
·车牌定位方法概述	第22-23页
·车牌先验知识	第23-24页
·车牌图像边缘检测	第24-26页
·车牌图像二值化	第26-27页
·基于边缘提取和车牌纹理相结合的车牌定位算法	第27-30页
4 字符分割	第30-43页
·倾斜度矫正	第30-33页
·Radon变换原理	第31-32页
·利用Radon变换计算车牌倾角并校正	第32-33页
·数学形态学突出车牌特征	第33-36页
·数学形态学原理	第33-34页
·利用腐蚀膨胀运算突出车牌特征	第34-36页
·基于投影方法的字符分割	第36-40页
·去除边框干扰	第36-37页
·基于垂直投影的字符分割	第37-40页
·字符归一化处理	第40-42页
·字符紧缩重排	第42-43页
5 神经网络和模板匹配相结合的字符识别算法	第43-53页
·改进后的加权模板匹配字符识别	第43-45页
·利用Hilditch细化方法提取中心点像素	第43-44页
·加权模板匹配	第44-45页
·神经网络车牌字符识别	第45-49页
·车牌特征提取	第45-46页
·神经网络的构建	第46-49页
·实验结果分析	第49-53页
·试验结果比较	第50-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-58页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第58-59页
致谢	第59-60页