| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·车牌识别技术的难点 | 第9-10页 |
| ·国内外车牌识别技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文主要研究工作 | 第11页 |
| ·本论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 2 车牌定位技术 | 第12-30页 |
| ·车牌定位方法概述 | 第12-13页 |
| ·基于颜色信息的车牌定位方法 | 第12页 |
| ·基于边缘的车牌定位方法 | 第12-13页 |
| ·基于混合特征的车牌定位方法 | 第13页 |
| ·神经网络车牌定位方法 | 第13页 |
| ·基于边缘特征结合轮廓分析的车牌粗定位方法 | 第13-20页 |
| ·车牌粗定位中的图像处理技术 | 第14-16页 |
| ·车牌区域边缘突出 | 第16-17页 |
| ·极值滤波与二值化 | 第17-18页 |
| ·轮廓分析提取车牌轮廓 | 第18-19页 |
| ·识别反馈剔除伪车牌区域 | 第19-20页 |
| ·车牌背景色统一 | 第20-22页 |
| ·基于直线拟合结合边缘的倾斜角估计 | 第22-27页 |
| ·直线拟合去除干扰区域 | 第22-23页 |
| ·基于边缘的倾斜角估计 | 第23-24页 |
| ·倾斜校正 | 第24-25页 |
| ·校正实验结果 | 第25-27页 |
| ·基于边缘差分投影的车牌边界的确定 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 车牌字符分割技术 | 第30-42页 |
| ·字符分割方法综述 | 第30页 |
| ·车牌二值化 | 第30-33页 |
| ·二值化算法概述 | 第30-32页 |
| ·基于背景估计的二值化方法 | 第32页 |
| ·二值化实验 | 第32-33页 |
| ·基于轮廓提取结合字符排列特性的分割 | 第33-37页 |
| ·现行车牌字符排列分析 | 第33-34页 |
| ·车牌后五个字符分割 | 第34-35页 |
| ·单行车牌的前两个字符的分割 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·双行车牌水平切分及字符分割 | 第37-41页 |
| ·基于先验知识及投影的双行车牌水平分割 | 第37-39页 |
| ·双行车牌前两个字符的分割 | 第39-40页 |
| ·基于识别可靠性的单双行车牌区分 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 车牌字符识别技术 | 第42-53页 |
| ·车牌字符识别技术综述 | 第42-43页 |
| ·基于模板匹配的字符识别方法 | 第42页 |
| ·基于特征的字符识别方法 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络字符识别方法 | 第43页 |
| ·基于模糊网格特征的字符识别 | 第43-48页 |
| ·字符大小归一化 | 第44-45页 |
| ·字符特征提取 | 第45-47页 |
| ·一级识别分类器 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·基于敏感区域的易混淆字符的二义识别 | 第48-52页 |
| ·易混字符的二级分类方法 | 第48-49页 |
| ·字符的敏感区域及提取方法 | 第49-50页 |
| ·基于敏感区域的二义识别 | 第50页 |
| ·字符识别可靠性度量 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于TMS320DM6437的车牌识别系统的应用 | 第53-57页 |
| ·TMS320DM6437简介 | 第53-54页 |
| ·高清智能摄像机 | 第54-55页 |
| ·系统总体结构 | 第55-56页 |
| ·测试结果 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |