复杂背景环境下的车牌定位及字符分割
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·车辆自动识别技术及存在问题 | 第9页 |
| ·车牌定位算法研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 研究现状 | 第12-22页 |
| ·我国现行机动车辆牌照规格 | 第12-14页 |
| ·车牌识别系统的基本步骤 | 第14-15页 |
| ·常见车牌定位方法 | 第15-21页 |
| ·基于边缘检测的定位方法 | 第15-18页 |
| ·基于数学形态学的定位方法 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络的定位方法 | 第19-20页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位方法 | 第20页 |
| ·其它定位方法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于边缘纹理特征及颜色信息的汽车牌照定位 | 第22-38页 |
| ·图像预处理 | 第22-27页 |
| ·彩色图像灰度化处理 | 第22-23页 |
| ·图像增强 | 第23-25页 |
| ·图像滤波 | 第25-27页 |
| ·块色调特征 | 第27-29页 |
| ·边缘提取及二值化 | 第29-30页 |
| ·边缘去噪 | 第30-33页 |
| ·初步去噪 | 第30-31页 |
| ·精细去噪 | 第31-33页 |
| ·车牌定位 | 第33-34页 |
| ·倾斜校正 | 第34-37页 |
| ·基于 Hough变换的倾斜校正 | 第34-35页 |
| ·基于投影的倾斜校正 | 第35-36页 |
| ·本文算法—扫描线法 | 第36-37页 |
| ·去除边框 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 字符切割 | 第38-50页 |
| ·图像二值化 | 第38-44页 |
| ·常用的二值化方法 | 第39-41页 |
| ·本文的二值化方法 | 第41-44页 |
| ·车牌的高度和宽度计算 | 第44-45页 |
| ·计算车牌的高度 | 第44页 |
| ·计算车牌的宽度 | 第44-45页 |
| ·字符切分 | 第45-49页 |
| ·车牌区域水平投影 | 第45-46页 |
| ·粗分割 | 第46页 |
| ·合并长度较小的字符块 | 第46-47页 |
| ·切分超长块 | 第47-48页 |
| ·删除不合理块 | 第48页 |
| ·车牌区域字符图像的分割实例 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 字符识别 | 第50-54页 |
| 第六章 总结及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
