基于智能算法的汽车牌照识别技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·课题研究意义 | 第6-7页 |
| ·汽车牌照识别概述 | 第7-11页 |
| ·牌照识别的研究现状 | 第7-8页 |
| ·汽车牌照识别的关键技术 | 第8-9页 |
| ·我国汽车牌照的特点 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 汽车牌照图像预处理 | 第11-17页 |
| ·图像的灰度化 | 第11-12页 |
| ·牌照图像增强 | 第12-14页 |
| ·直方图均衡法 | 第13页 |
| ·图像滤波 | 第13-14页 |
| ·图像的二值化 | 第14-16页 |
| ·牌照图像统一背景色处理 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第三章 牌照图像的定位 | 第17-22页 |
| ·汽车牌照区域的特征 | 第17-18页 |
| ·牌照定位的常用方法 | 第18-19页 |
| ·利用HOUGH变换的定位法 | 第19-21页 |
| ·粗定位 | 第19-20页 |
| ·精定位 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第四章 牌照图像的字符分割 | 第22-29页 |
| ·牌照图像字符分割概述 | 第22-23页 |
| ·算法简介 | 第23-25页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第23页 |
| ·二维直方图 | 第23-24页 |
| ·蚁群聚类算法 | 第24-25页 |
| ·改进蚁群聚类算法进行牌照字符分割 | 第25-27页 |
| ·提取图像分割的特征 | 第25页 |
| ·确定初始聚类中心 | 第25-26页 |
| ·引导函数 | 第26页 |
| ·改进信息素更新机制 | 第26-27页 |
| ·算法设计 | 第27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第五章 字符识别 | 第29-34页 |
| ·字符的预处理 | 第29-30页 |
| ·特征的提取 | 第30页 |
| ·分类器的选取 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第六章 汽车牌照识别系统设计 | 第34-37页 |
| ·实验样本的选择 | 第34页 |
| ·牌照图像的预处理 | 第34-35页 |
| ·牌照图像的定位 | 第35页 |
| ·牌照图像的字符分割 | 第35页 |
| ·字符识别 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 结论 | 第37-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 附录1 | 第42-46页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第46-47页 |
