汽车车牌自动检测的图像识别和处理
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·概述 | 第7-9页 |
| ·相关背景简述 | 第7页 |
| ·研究的意义 | 第7-9页 |
| ·汽车车牌检测研究现状 | 第9-10页 |
| ·车牌定位 | 第9页 |
| ·字符分割 | 第9-10页 |
| ·字符识别 | 第10页 |
| ·论文章节安排和主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 2 车牌识别与处理基本方法的研究与验证 | 第12-39页 |
| ·图像增强 | 第12-18页 |
| ·RGB 图像及与灰度图像的转换 | 第12-14页 |
| ·直接灰度变换 | 第14-15页 |
| ·直方图修正 | 第15-18页 |
| ·边缘检测 | 第18-21页 |
| ·图像分析 | 第18-19页 |
| ·罗伯特（Roberts）算子 | 第19-20页 |
| ·坎尼（Canny）算子 | 第20-21页 |
| ·边界跟踪-HOUGH 变换 | 第21-24页 |
| ·在直角坐标系中利用Hough 变换检测直线 | 第21页 |
| ·极坐标中的Hough 变换 | 第21-24页 |
| ·阈值分割 | 第24-26页 |
| ·自动阈值法 | 第24-25页 |
| ·分水岭算法 | 第25-26页 |
| ·图像的表示和边界描述 | 第26-29页 |
| ·多边形近似 | 第26-28页 |
| ·链码 | 第28-29页 |
| ·边界描述 | 第29页 |
| ·形态学描述 | 第29-31页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第30页 |
| ·开运算和闭运算 | 第30-31页 |
| ·彩色图像检测与分割 | 第31-33页 |
| ·图像识别技术 | 第33-38页 |
| ·统计模式识别 | 第33-35页 |
| ·神经网络图像识别 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 汽车车牌识别系统设计及实现 | 第39-66页 |
| ·车牌定位技术 | 第40-45页 |
| ·车牌边缘检测 | 第40-41页 |
| ·车牌图像表示与描述 | 第41-42页 |
| ·车牌倾斜角计算及校正 | 第42-45页 |
| ·车牌彩色图像分割 | 第45-49页 |
| ·三类分割方法 | 第45-46页 |
| ·车牌彩色图像分割 | 第46-49页 |
| ·车牌字符识别 | 第49-65页 |
| ·输入 | 第49页 |
| ·预处理 | 第49页 |
| ·字符识别 | 第49-55页 |
| ·关于图像像素和车牌字符识别率的分析 | 第55-64页 |
| ·基于车牌识别的车型识别设想 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 4 结论 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71页 |
