摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
目录 | 第6-8页 |
第1章 绪论 | 第8-11页 |
·研究背景与意义 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-10页 |
·论文研究内容及章节安排 | 第10-11页 |
第2章 车辆检测 | 第11-17页 |
·引言 | 第11页 |
·车辆检测方法 | 第11-14页 |
·光流法 | 第11-12页 |
·帧间差分法 | 第12-13页 |
·背景剪除法 | 第13-14页 |
·相似性度量 | 第14页 |
·背景图像的建立 | 第14-16页 |
·本章小结 | 第16-17页 |
第3章 车牌定位 | 第17-31页 |
·引言 | 第17页 |
·车牌定位方法 | 第17-19页 |
·基于边缘检测的车牌定位方法 | 第18页 |
·利用车牌纹理几何变化的定位方法 | 第18-19页 |
·基于 YCbCr 颜色模型的车牌定位方法 | 第19页 |
·车牌图像预处理 | 第19-27页 |
·图像灰度化 | 第20-21页 |
·图像灰度拉伸 | 第21页 |
·图像二值化 | 第21-23页 |
·边缘检测 | 第23-27页 |
·基于车牌区域形状及灰度跳变特征的车牌定位 | 第27-30页 |
·车牌粗定位 | 第27-28页 |
·车牌精确定位 | 第28-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第4章 字符分割 | 第31-39页 |
·引言 | 第31页 |
·车牌字符分割方法 | 第31-33页 |
·基于团块分析的字符分割方法 | 第31-32页 |
·固定间距方法 | 第32页 |
·连通区域分割方法 | 第32-33页 |
·车牌的几何校正 | 第33-35页 |
·基于灰度投影算法 | 第35-38页 |
·车牌字符特征参数 | 第35-36页 |
·车牌字符分割的参考点确定 | 第36-38页 |
·实验结果与分析 | 第38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第5章 车牌识别 | 第39-50页 |
·引言 | 第39页 |
·车牌识别方法 | 第39-42页 |
·基于模板匹配字符识别方法 | 第40页 |
·基于神经网络字符识别方法 | 第40-41页 |
·基于特征分析字符识别方法 | 第41-42页 |
·基于 Hausdorff 距离的车牌字符识别算法 | 第42-47页 |
·Hausdorff 距离 | 第42页 |
·车牌字符的归一化与细化 | 第42-43页 |
·车牌字符细化 | 第43-45页 |
·改进的 Hausdorff 距离“ | 第45-46页 |
·算法的实现步骤 | 第46-47页 |
·实验结果与分析 | 第47-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第6章 总结与展望 | 第50-51页 |
·论文工作总结 | 第50页 |
·研究展望 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第54-55页 |
致谢 | 第55-56页 |