车牌识别算法的研究和实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·车牌识别技术的研究背景 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术的研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| ·车牌识别算法简介 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 车牌区域定位 | 第14-24页 |
| ·车牌区域的特点 | 第14-15页 |
| ·常用车牌定位算法分析 | 第15-18页 |
| ·纹理特征法 | 第15-16页 |
| ·几何特征法 | 第16-17页 |
| ·频谱分析法 | 第17页 |
| ·颜色特征法 | 第17-18页 |
| ·基于颜色信息和几何特征的车牌定位算法 | 第18-23页 |
| ·算法原理 | 第20-21页 |
| ·定位实验效果分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车牌图像预处理 | 第24-35页 |
| ·车牌图像的灰度化 | 第24-25页 |
| ·灰度化的必要性 | 第24页 |
| ·灰度化处理 | 第24-25页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第25-30页 |
| ·常用倾斜校正方法分析 | 第25-26页 |
| ·基于Radon 变换的车牌倾斜校正算法 | 第26-30页 |
| ·Radon 变换原理 | 第26-28页 |
| ·倾斜校正处理 | 第28-30页 |
| ·二值化和形态学处理 | 第30-33页 |
| ·二值化处理 | 第30-31页 |
| ·形态学处理 | 第31-33页 |
| ·形态学运算 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32-33页 |
| ·去除车牌边框 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 车牌字符分割 | 第35-39页 |
| ·车牌字符分割介绍 | 第35-36页 |
| ·利用垂直投影法实现字符分割 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 车牌字符识别 | 第39-49页 |
| ·常用字符识别方法分析 | 第39-41页 |
| ·人工神经网络方法 | 第39-40页 |
| ·统计模式识别方法 | 第40页 |
| ·传统的模板匹配方法 | 第40-41页 |
| ·基于改进模板匹配的字符识别算法 | 第41-45页 |
| ·标准模板匹配 | 第42-43页 |
| ·特征点匹配 | 第43-44页 |
| ·边缘模板匹配 | 第44-45页 |
| ·字符识别实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 算法仿真 | 第49-52页 |
| ·运行环境 | 第49页 |
| ·仿真结果演示 | 第49-50页 |
| ·语音播报和结果存储 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·本文的主要工作 | 第52页 |
| ·本文难点和不足 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表论文及科研实践 | 第58页 |
