一种较为普适的车牌识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 车牌定位算法的研究 | 第18-36页 |
| 2.1 车牌定位算法的常用方法简介 | 第18-20页 |
| 2.1.1 基于边缘检测的车牌定位方法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于空间变换的车牌定位方法 | 第19页 |
| 2.1.3 基于颜色特征的车牌定位方法 | 第19页 |
| 2.1.4 基于神经网络的车牌定位方法 | 第19-20页 |
| 2.2 常见的多尺度支持的方法 | 第20-21页 |
| 2.3 数字形态学介绍 | 第21-23页 |
| 2.4 本文的车牌定位算法 | 第23-33页 |
| 2.4.1 算法的形成 | 第23-24页 |
| 2.4.2 多尺寸定位的支持 | 第24-25页 |
| 2.4.3 边缘提取 | 第25-27页 |
| 2.4.4 数字形态学处理初定位 | 第27-31页 |
| 2.4.5 候选区域的筛选和排序 | 第31-33页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 车牌倾斜检测和校正算法的研究 | 第36-49页 |
| 3.1 车牌倾斜检测和校正的常用算法简介 | 第36-39页 |
| 3.1.1 Hough 变换 | 第36-37页 |
| 3.1.2 Radon 变换 | 第37-39页 |
| 3.2 本文的车牌倾斜检测和校正算法 | 第39-46页 |
| 3.2.1 算法的形成 | 第39-40页 |
| 3.2.2 预处理 | 第40-41页 |
| 3.2.3 Radon 变换水平投影 | 第41页 |
| 3.2.4 求最大方差对应的投影角度 | 第41-43页 |
| 3.2.5 图像旋转 | 第43页 |
| 3.2.6 去除旋转引入的填充 | 第43-44页 |
| 3.2.7 车牌精定位 | 第44-45页 |
| 3.2.8 竖直倾斜检测 | 第45-46页 |
| 3.2.9 错切校正 | 第46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 车牌字符分割算法的研究 | 第49-65页 |
| 4.1 常用二值化方法介绍 | 第49-50页 |
| 4.2 常用车牌字符分割算法介绍 | 第50-51页 |
| 4.3 本文的车牌字符分割算法 | 第51-62页 |
| 4.3.1 算法的形成 | 第51-53页 |
| 4.3.2 多重二值化 | 第53-55页 |
| 4.3.3 连通域混合 | 第55-56页 |
| 4.3.4 连通域筛选 | 第56-58页 |
| 4.3.5 连通域交叉和重叠处理 | 第58-61页 |
| 4.3.6 汉字特殊处理 | 第61页 |
| 4.3.7 分割 | 第61-62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 车牌识别系统的实现 | 第65-69页 |
| 5.1 开发环境 | 第65页 |
| 5.2 系统界面 | 第65-66页 |
| 5.3 系统运行结果及分析 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 总结 | 第69-70页 |
| 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
