车牌识别系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本论文研究内容及安排 | 第9-11页 |
| 第二章 车牌定位 | 第11-21页 |
| ·车牌识别系统组成 | 第11页 |
| ·车牌定位技术介绍 | 第11-17页 |
| ·图像灰度化 | 第12页 |
| ·边缘检测 | 第12-14页 |
| ·形态学处理 | 第14-16页 |
| ·连通域分析 | 第16-17页 |
| ·测试结果 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 车牌倾斜校正与分割 | 第21-31页 |
| ·车牌校正技术介绍 | 第21-22页 |
| ·车牌灰度图像二值化 | 第22-23页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第23-25页 |
| ·水平倾斜校正 | 第23-24页 |
| ·垂直倾斜校正 | 第24-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·车牌水平倾斜与其它方法的比较 | 第25-26页 |
| ·车牌垂直倾斜校正 | 第26页 |
| ·车牌分割 | 第26-28页 |
| ·垂直投影 | 第27页 |
| ·车牌字符快粘连与分裂处理 | 第27-28页 |
| ·测试结果 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 字符特征提取 | 第31-45页 |
| ·字符特征提取算法介绍 | 第31-32页 |
| ·结构法 | 第31页 |
| ·统计法 | 第31-32页 |
| ·基于小波变换系数的特征提取 | 第32-34页 |
| ·小波变换 | 第32-34页 |
| ·基于PCA的字符特征向量降维 | 第34-36页 |
| ·基于Zernike矩的特征提取 | 第36-40页 |
| ·Zernike多项式 | 第36-37页 |
| ·Zernike矩 | 第37页 |
| ·Zernike矩的旋转不变性 | 第37-38页 |
| ·平移和尺度的归一化 | 第38-40页 |
| ·实验测试和分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 字符识别网络构建 | 第45-53页 |
| ·字符识别网络常用方法介绍 | 第45页 |
| ·支持向量机 | 第45-49页 |
| ·最优分类面 | 第45-48页 |
| ·支持向量机模型 | 第48页 |
| ·支持向量机核函数 | 第48-49页 |
| ·基于SVM的车牌字符识别 | 第49-50页 |
| ·基于支持向量机的多类分类器 | 第49-50页 |
| ·车牌字符识别算法流程 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·数字分类器的测试结果 | 第50-51页 |
| ·字母分类器测试结果 | 第51页 |
| ·字母、数字混合分类器测试结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的工作总结 | 第53页 |
| ·今后的工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
