车牌定位算法与车尾灯定位研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景和车牌定位的意义 | 第7-8页 |
| ·车尾灯定位的意义 | 第8页 |
| ·车牌定位的研究现状 | 第8-13页 |
| ·车牌定位算法的发展情况 | 第8-9页 |
| ·基于彩色信息的车牌定位算法 | 第9-10页 |
| ·基于纹理的车牌定位算法 | 第10-12页 |
| ·其它车牌定位算法 | 第12页 |
| ·车牌定位的难点 | 第12-13页 |
| ·车尾灯定位的研究情况 | 第13-14页 |
| ·基于灰度图像阈值分割的算法 | 第13-14页 |
| ·基于灰度图像变化的变形梯度的算法 | 第14页 |
| ·本文的主要研究内容和本文的安排 | 第14-15页 |
| 第二章 车牌定位中常用的图像处理技术 | 第15-29页 |
| ·灰度图像的增强 | 第15-16页 |
| ·图像的滤波去噪 | 第16-20页 |
| ·图像的噪声的概念 | 第16-17页 |
| ·图像去除噪声的几种方法 | 第17-18页 |
| ·图像频域去除噪声的几种方法 | 第18-20页 |
| ·图像的边缘检测 | 第20-29页 |
| ·梯度算子 | 第20-21页 |
| ·水平方向和垂直方向上的一阶微分算子 | 第21-22页 |
| ·其它一些常用算子介绍 | 第22-25页 |
| ·二阶算子 | 第25-26页 |
| ·Canny 算子 | 第26-27页 |
| ·LoG 算子 | 第27-29页 |
| 第三章 基于字符连通性的车牌定位算法 | 第29-43页 |
| ·车牌的特征分析 | 第29-30页 |
| ·基于字符连通性的车牌定位 | 第30-37页 |
| ·本算法涉及的车牌的特征分析 | 第30-32页 |
| ·汽车图片的预处理及边缘检测 | 第32-34页 |
| ·车牌定位算法思想及算法分析 | 第34页 |
| ·车牌定位算法描述 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·基于字符连通性的车牌定位算法部分后续工作 | 第37-43页 |
| ·减少算法在图片中的运算范围的方法 | 第38-39页 |
| ·车辆的运动检测及相关处理 | 第39-40页 |
| ·对后续工作的评价 | 第40-43页 |
| 第四章 一个基于形态学的车牌定位算法的改进算法 | 第43-53页 |
| ·形态学的膨胀与腐蚀简介 | 第43-45页 |
| ·腐蚀 | 第43-44页 |
| ·膨胀 | 第44-45页 |
| ·一种基于形态学的车牌定位改进算法 | 第45-53页 |
| ·原算法简介 | 第45页 |
| ·原算法存在的问题及改进 | 第45-49页 |
| ·改进后的算法描述 | 第49页 |
| ·实验分析 | 第49-52页 |
| ·进一步工作的展望 | 第52-53页 |
| 第五章 车辆尾灯定位研究 | 第53-63页 |
| ·车尾灯特征分析 | 第53-54页 |
| ·彩色模型介绍 | 第54-58页 |
| ·算法的彩色模型选择和图像的预处理 | 第58-59页 |
| ·彩色模型的选择 | 第58-59页 |
| ·图片的预处理 | 第59页 |
| ·红色车尾灯定位算法 | 第59-63页 |
| ·车尾灯定位算法思想 | 第59页 |
| ·车灯定位算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 作者在读研期间的科研成果 | 第69-70页 |
