车辆牌照自动识别技术的研究和实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·车牌识别的研究背景 | 第8页 |
| ·汽车车牌识别的发展的现状 | 第8-9页 |
| ·汽车牌照识别的系统结构 | 第9-10页 |
| ·小结 | 第10-11页 |
| 第2章 汽车车牌的定位和分割 | 第11-19页 |
| ·车牌定位和识别的基本介绍 | 第11页 |
| ·彩色空间原理与转换 | 第11-14页 |
| ·图像聚类和车牌底色提取 | 第14-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第3章 车牌图像预处理的实现 | 第19-24页 |
| ·图像预处理技术的一些概念 | 第19页 |
| ·灰度变换技术实现 | 第19-20页 |
| ·同态滤波技术实现 | 第20-21页 |
| ·图像平滑技术的实现 | 第21-24页 |
| 第4章 车牌图像处理 | 第24-35页 |
| ·基于数学形态学的车牌图像滤波 | 第24-27页 |
| ·车牌图像二值化的实现 | 第27-29页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第29-31页 |
| ·车牌图像边缘检测技术的实现 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第5章 汽车牌照字符的分割 | 第35-39页 |
| ·基本概念 | 第35页 |
| ·字符分割 | 第35-36页 |
| ·字符分裂和合并的处理过程 | 第36-37页 |
| ·字符处理过程验证 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第6章 基于神经网络的车牌字符识别 | 第39-52页 |
| ·字符识别结构方法 | 第39-41页 |
| ·字符识别的统计方法特征提取 | 第41-42页 |
| ·分类器的选取 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络结构 | 第43-47页 |
| ·神经网络在车牌字符识别中的应用 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第7章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·本文主要内容 | 第52页 |
| ·对一些问题的讨论 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-56页 |
