车牌定位和倾斜校正的关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·车牌识别技术的应用背景和意义 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术的国内外现状 | 第10-11页 |
| ·车牌识别系统的组成模块和原理 | 第11-12页 |
| ·车牌倾斜校正和字符识别方法简介 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 车牌定位 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·车牌的颜色特征 | 第14页 |
| ·彩色模型 | 第14-16页 |
| ·RGB 彩色模型 | 第14-15页 |
| ·HSI 彩色模型 | 第15-16页 |
| ·CMYK 彩色模型 | 第16页 |
| ·车牌定位方法 | 第16-18页 |
| ·基于灰度图像的车牌定位方法 | 第17页 |
| ·基于彩色图像的定位方法 | 第17-18页 |
| ·本文的车牌定位方法 | 第18-23页 |
| ·实验结果 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车牌倾斜校正和字符分割 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·车牌图像的预处理 | 第24-27页 |
| ·图像灰度化 | 第24页 |
| ·图像的二值化 | 第24-26页 |
| ·图像的边缘检测 | 第26-27页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第27-30页 |
| ·车牌倾斜的几种情况 | 第28-29页 |
| ·传统的车牌倾斜校正方法 | 第29-30页 |
| ·本文的倾斜校正方法 | 第30-35页 |
| ·旋转投影变换的特点分析 | 第30-32页 |
| ·水平倾斜校正 | 第32-33页 |
| ·去掉车牌的水平边框 | 第33页 |
| ·垂直倾斜校正 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·车牌字符分割 | 第35-37页 |
| ·车牌的字符规律和几何特征 | 第35-36页 |
| ·本文采用的字符分割方法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第38-53页 |
| ·字符识别 | 第38-40页 |
| ·模式识别和字符识别介绍 | 第38页 |
| ·字符特征 | 第38-39页 |
| ·字符识别算法介绍 | 第39-40页 |
| ·支持向量机原理和统计学习理论简介 | 第40-46页 |
| ·机器学习和经验风险 | 第41-42页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第42-43页 |
| ·线性可分 | 第43-45页 |
| ·线性不可分 | 第45-46页 |
| ·SVM 核函数 | 第46页 |
| ·车牌字符特征提取和构造车牌字符分类器 | 第46-49页 |
| ·车牌字符特征提取 | 第46-48页 |
| ·构造车牌字符分类器 | 第48-49页 |
| ·最佳参数模型的选择 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
