智能交通管理的攀西之星车牌自动识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的框架及研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第16-27页 |
| 2.1 嵌入式系统 | 第16-19页 |
| 2.1.1 嵌入式系统的历史 | 第17页 |
| 2.1.2 嵌入式系统的组成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 QT技术简介 | 第18-19页 |
| 2.2 车牌图像处理技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 2.2.2 图像二值化 | 第20页 |
| 2.2.3 图像边缘提取 | 第20-22页 |
| 2.2.4 基于车牌图像的二值化 | 第22页 |
| 2.3 车牌定位技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于灰度图像的车牌定位方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于车牌颜色的定位方法 | 第23-24页 |
| 2.4 车牌字符分割及识别技术 | 第24-27页 |
| 2.4.1 车牌字符分割 | 第24页 |
| 2.4.2 车牌识别技术 | 第24-27页 |
| 第三章 需求分析 | 第27-31页 |
| 3.1 我国汽车牌照识别的特殊性 | 第27-28页 |
| 3.2 车牌特征的信息分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 车牌特征的信息分析和定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 常见车牌颜色特征的信息 | 第29-30页 |
| 3.2.3 车牌特征分析结论 | 第30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 系统设计 | 第31-42页 |
| 4.1 车牌系统的总体设计 | 第31-32页 |
| 4.2 原始图像预处理 | 第32-35页 |
| 4.2.1 图像灰度化 | 第33页 |
| 4.2.2 图像对比度增强 | 第33-34页 |
| 4.2.3 车牌图像的滤波方法 | 第34页 |
| 4.2.4 图像边缘检测 | 第34-35页 |
| 4.3 识别图像区域位置的确定 | 第35-38页 |
| 4.3.1 图像区域位置获取算法 | 第35-37页 |
| 4.3.2 定位算法效果分析 | 第37-38页 |
| 4.4 车牌图像倾斜校正 | 第38-39页 |
| 4.4.1 车牌图像倾斜的分析 | 第38-39页 |
| 4.4.2 水平方向倾斜的校正 | 第39页 |
| 4.4.3 竖直方向倾斜的校正 | 第39页 |
| 4.5 字符的分割与归一化 | 第39-40页 |
| 4.5.1 字符分割 | 第40页 |
| 4.5.2 字符归一化 | 第40页 |
| 4.6 字符的识别 | 第40-41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 系统实现 | 第42-59页 |
| 5.1 车牌系统的组成原理设计 | 第42页 |
| 5.2 车牌识别的系统的详细流程图 | 第42-43页 |
| 5.3 Qt图形界面设计 | 第43-46页 |
| 5.4 车牌图像预处理 | 第46-51页 |
| 5.4.1 车牌定位前预处理 | 第46-47页 |
| 5.4.2 灰度转化的原理 | 第47-48页 |
| 5.4.3 削弱背景干扰 | 第48-50页 |
| 5.4.4 中值滤波 | 第50-51页 |
| 5.5 车牌定位及车牌号识别 | 第51-58页 |
| 5.5.1 车牌定位 | 第51-53页 |
| 5.5.2 车牌校正 | 第53-56页 |
| 5.5.3 对车牌图像字符分割 | 第56页 |
| 5.5.4 车牌字符采样 | 第56页 |
| 5.5.5 字符模块匹配 | 第56-57页 |
| 5.5.6 数据库的查询管理 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 系统测试 | 第59-63页 |
| 6.1 车牌定位的测试 | 第59-60页 |
| 6.2 车牌字符识别 | 第60-61页 |
| 6.3 车牌字符库的测试 | 第61页 |
| 6.4 车牌识别时间的测试 | 第61-62页 |
| 6.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
