智能交通系统中车牌定位的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·智能交通系统简介 | 第8-13页 |
| ·智能交通系统的概念 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统的功能 | 第9-12页 |
| ·智能交通系统的发展现状 | 第12-13页 |
| ·车牌定位的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·车牌定位的研究目的及意义 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 车辆图像处理的理论基础 | 第17-23页 |
| ·数字图像处理的概述 | 第17页 |
| ·数字图像处理系统的部件 | 第17-18页 |
| ·数字图像处理的方法 | 第18-19页 |
| ·数字图像处理的主要内容 | 第19-20页 |
| ·数字图像处理的应用领域 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 车辆图像预处理方法研究 | 第23-48页 |
| ·图像的转换 | 第23-25页 |
| ·BMP 文件概述 | 第23-24页 |
| ·与BMP 文件有关的函数 | 第24-25页 |
| ·车辆图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·灰度变换 | 第26-28页 |
| ·灰度线性变换 | 第26-28页 |
| ·灰度非线性变换 | 第28页 |
| ·图像噪声 | 第28-33页 |
| ·噪声的分类 | 第28-29页 |
| ·噪声的模型 | 第29-30页 |
| ·噪声的概率密度函数 | 第30-33页 |
| ·噪声的特点 | 第33页 |
| ·车辆图像的平滑 | 第33-38页 |
| ·局部平滑 | 第34-35页 |
| ·低通滤波 | 第35-36页 |
| ·维纳滤波器 | 第36-37页 |
| ·中值滤波 | 第37-38页 |
| ·车辆图像锐化 | 第38-41页 |
| ·车辆图像二值化 | 第41-43页 |
| ·车牌定位的原理 | 第43-45页 |
| ·实现车牌定位的硬件及软件环境 | 第45-47页 |
| ·图像采集卡 | 第45-46页 |
| ·CCD 摄像机 | 第46-47页 |
| ·图像处理计算机系统 | 第47页 |
| ·车牌定位实现的软件环境 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 车辆图像的边缘检测方法研究 | 第48-56页 |
| ·Roberts 算子 | 第48-49页 |
| ·Laplacian-Gauss 算子 | 第49页 |
| ·Canny 算子 | 第49-52页 |
| ·马尔算子 | 第52-53页 |
| ·Sobel 算子 | 第53-54页 |
| ·Prewitt 算子 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 车牌定位方法的研究 | 第56-71页 |
| ·车牌的特征 | 第56页 |
| ·车牌定位的难点 | 第56-57页 |
| ·车牌定位常用的方法 | 第57-60页 |
| ·基于纹理特征和投影相结合的车牌定位 | 第60-65页 |
| ·车牌区域粗定位 | 第60-63页 |
| ·车牌区域精定位 | 第63-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
