汽车车牌自动识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第11页 |
| ·国内外车牌自动识别技术的分析 | 第11-12页 |
| ·国内车牌自动识别技术的分析 | 第11-12页 |
| ·国外车牌自动识别技术的分析 | 第12页 |
| ·论文的主要工作及安排 | 第12-14页 |
| 2. 汽车牌照识别系统的组成与主要硬件单元设计 | 第14-21页 |
| ·车牌自动识别系统的设计 | 第14-15页 |
| ·系统设计需要解决的问题 | 第14页 |
| ·系统设计需求分析 | 第14页 |
| ·系统设计遵循的原则 | 第14-15页 |
| ·车牌自动识别系统的组成 | 第15-16页 |
| ·图像采集模块 | 第15页 |
| ·牌照识别模块 | 第15-16页 |
| ·系统工作过程 | 第16页 |
| ·车牌自动识别系统的主要硬件结构 | 第16-19页 |
| ·车牌识别系统的触发形式分类 | 第16-18页 |
| ·摄像头镜 | 第18-19页 |
| ·采集卡 | 第19-20页 |
| 本章小结 | 第20-21页 |
| 3. 车牌定位 | 第21-34页 |
| ·图像处理简介 | 第21页 |
| ·图像的预处理的必要性 | 第21-29页 |
| ·图像格式的转换和压缩 | 第22页 |
| ·图像的增强常见的方法 | 第22页 |
| ·利用直方图进行增强的原理 | 第22-24页 |
| ·图像的去噪常见的方法 | 第24页 |
| ·中值滤波 | 第24-26页 |
| ·图像二值化 | 第26-28页 |
| ·边缘检测 | 第28-29页 |
| ·车牌定位中常用方法的比较 | 第29-30页 |
| ·基于颜色的分割方法 | 第29页 |
| ·基于纹理的分割方法 | 第29页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第29页 |
| ·基于数学形态学的分割方法 | 第29页 |
| ·基于遗传算法的分割方法 | 第29-30页 |
| ·基于神经网络的分割方法 | 第30页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第30-33页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第30-31页 |
| ·车牌的先验知识 | 第31页 |
| ·数学形态学和字符边缘特征的车牌定位 | 第31-33页 |
| 本章小结 | 第33-34页 |
| 4. 字符分割 | 第34-39页 |
| ·车牌图像去噪 | 第34-35页 |
| ·倾斜矫正 | 第35-36页 |
| ·常用倾斜角度检测方法 | 第35页 |
| ·Hough变换法 | 第35-36页 |
| ·模板匹配—垂直投影结合的方法分割字符 | 第36-38页 |
| ·车牌字符的特点 | 第36页 |
| ·模板匹配法的特点 | 第36页 |
| ·垂直投影分割法的特点 | 第36-37页 |
| ·模板匹配—垂直投影结合 | 第37-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 5. 字符识别 | 第39-47页 |
| ·车牌字符类型 | 第39页 |
| ·车牌字符识别的特点 | 第39-40页 |
| ·车牌字符识别的方法 | 第40页 |
| ·模板匹配的车牌字符识别法 | 第40-42页 |
| ·模板库设计 | 第42-43页 |
| ·特征点匹配车牌字符识别法 | 第43-44页 |
| ·13点特征提取法 | 第44-45页 |
| ·模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法 | 第45-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 6. 系统软件测试 | 第47-64页 |
| ·Matlab技术简介及特点 | 第47-48页 |
| ·系统各模块调试 | 第48-64页 |
| ·图像预处理模块的调试 | 第48-51页 |
| ·车牌图像定位模块的调试 | 第51-58页 |
| ·车牌图像分割模块的调试 | 第58-60页 |
| ·字符识别模块的测试 | 第60-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |
