| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 车牌识别的发展历史 | 第12-16页 |
| 1.1.1 车牌识别是计算机视觉的一个重要研究方向 | 第12-14页 |
| 1.1.2 车牌识别的国内外研究历史和现状 | 第14页 |
| 1.1.3 车牌识别中的难点 | 第14-16页 |
| 1.2 图像矩的研究历史与现状 | 第16-17页 |
| 1.3 国家的政策扶持 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 指数矩 | 第20-52页 |
| 2.1 图像矩 | 第20-32页 |
| 2.1.1 Hu矩 | 第20-21页 |
| 2.1.2 勒让德矩 | 第21-22页 |
| 2.1.3 泽尼克矩 | 第22-24页 |
| 2.1.4 Tchebichef矩 | 第24-25页 |
| 2.1.5 Krawtchouk矩 | 第25-26页 |
| 2.1.6 旋转矩 | 第26-27页 |
| 2.1.7 复数矩 | 第27页 |
| 2.1.8 正交傅里叶-梅林矩 | 第27-29页 |
| 2.1.9 切比雪夫-傅里叶矩 | 第29-30页 |
| 2.1.10 圆谐-傅里叶矩 | 第30-31页 |
| 2.1.11 雅可比-傅里叶矩 | 第31-32页 |
| 2.1.12 指数-傅里叶矩 | 第32页 |
| 2.2 指数矩 | 第32-34页 |
| 2.2.1 指数矩的定义 | 第32-34页 |
| 2.2.2 指数矩和圆谐-傅里叶矩的关系 | 第34页 |
| 2.3 指数矩的计算 | 第34-37页 |
| 2.3.1 极坐标系下,指数矩的计算公式 | 第35页 |
| 2.3.2 直角坐标系下,指数矩的计算公式 | 第35页 |
| 2.3.3 用内切圆的方法归一化图像 | 第35-37页 |
| 2.4 指数矩在含背景的车牌图像中的多畸变不变性实验 | 第37-45页 |
| 2.4.1 旋转不变性 | 第39-41页 |
| 2.4.2 平移不变性 | 第41-43页 |
| 2.4.3 缩放不变性 | 第43-45页 |
| 2.5 指数矩的快速算法 | 第45-51页 |
| 2.5.1 利用基函数的性质快速计算指数矩 | 第45-48页 |
| 2.5.1.1 指数矩的基函数 | 第45-46页 |
| 2.5.1.2 基函数的对称性 | 第46页 |
| 2.5.1.3 利用基函数的性质计算指数矩的快速算法 | 第46-47页 |
| 2.5.1.4 利用基函数的性质计算指数矩的优越性 | 第47-48页 |
| 2.5.2 利用二维快速傅里叶变换计算指数矩 | 第48-51页 |
| 2.5.2.1 傅里叶变换 | 第48-49页 |
| 2.5.2.2 利用二维快速傅里叶变换计算指数矩 | 第49-50页 |
| 2.5.2.3 利用二维快速傅里叶变换计算指数矩的优越性 | 第50-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于指数矩的车辆追踪 | 第52-70页 |
| 3.1 《基于指数矩的车牌识别研究》的结构安排 | 第52-54页 |
| 3.1.1 目前的车辆识别常用算法 | 第52-53页 |
| 3.1.2 基于指数矩的车辆识别算法 | 第53页 |
| 3.1.3 基于指数矩的车辆识别技术的优越性 | 第53-54页 |
| 3.2 基于指数矩的车辆追踪的理论基础及仿真实验 | 第54-63页 |
| 3.2.1 指数矩 | 第54-56页 |
| 3.2.2 指数矩的缩放不变性 | 第56-57页 |
| 3.2.3 指数矩缩放不变性的仿真实验 | 第57-59页 |
| 3.2.4 直行车辆的缩放不变性实验 | 第59-63页 |
| 3.3 基于指数矩的车辆追踪算法 | 第63-68页 |
| 3.3.1 目标检测 | 第63-65页 |
| 3.3.2 车辆追踪 | 第65-67页 |
| 3.3.3 多车辆追踪问题 | 第67-68页 |
| 3.4 比传统算法的优越性 | 第68-69页 |
| 3.5 本章算法适合的场景 | 第69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于指数矩的车牌定位 | 第70-87页 |
| 4.1 目前中国车牌的特征 | 第70-71页 |
| 4.1.1 车牌的颜色特征 | 第70-71页 |
| 4.1.2 车牌的尺寸特征 | 第71页 |
| 4.1.3 车牌的频率学特征 | 第71页 |
| 4.2 指数矩在去除背景噪声的车牌图像中的多畸变不变性实验 | 第71-81页 |
| 4.2.1 车牌的背景的形态学处理 | 第72-73页 |
| 4.2.2 指数矩的旋转不变性 | 第73-77页 |
| 4.2.3 指数矩的缩放不变性 | 第77-80页 |
| 4.2.4 指数矩的平移不变性 | 第80-81页 |
| 4.3 基于指数矩的车牌定位算法 | 第81-86页 |
| 4.3.1 分割出车牌区域及形态学处理 | 第82-83页 |
| 4.3.2 指数矩判定 | 第83-85页 |
| 4.3.3 宽高比和颜色复查 | 第85页 |
| 4.3.4 比传统方法的优点 | 第85-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于指数矩的车牌字符识别 | 第87-101页 |
| 5.1 理论基础及仿真实验 | 第87-92页 |
| 5.1.1 指数矩的旋转不变性在字符识别中容易产生误判 | 第87-91页 |
| 5.1.2 旋转不变性在车牌识别中的优缺点 | 第91-92页 |
| 5.2 车牌字符分析 | 第92-96页 |
| 5.2.1 车牌中的字符 | 第92-93页 |
| 5.2.2 车牌中字母和数字的形近干扰 | 第93-94页 |
| 5.2.3 车牌字符形态学分组 | 第94-95页 |
| 5.2.4 车牌字符形态学处理 | 第95页 |
| 5.2.5 字符的网格特征 | 第95-96页 |
| 5.3 实验过程及分析 | 第96-99页 |
| 5.3.1 实验过程 | 第96-99页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第99页 |
| 5.4 本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 总结和展望 | 第101-104页 |
| 6.1 总结 | 第101-102页 |
| 6.2 展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-110页 |
| 图索引 | 第110-112页 |
| 专业名词的中英文对照表 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 发表的文章及参与的课题 | 第114页 |
