| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·车牌识别的背景及研究意义 | 第9页 |
| ·车牌识别国内外发展近况 | 第9-11页 |
| ·国外发展历史和研究现状 | 第10页 |
| ·国内发展历史和研究现状 | 第10-11页 |
| ·车牌识别技术的工作原理 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统在实现时的难点 | 第12-14页 |
| ·我国车牌自身的特点 | 第12页 |
| ·环境和拍摄角度问题 | 第12-14页 |
| 2 车牌识别的预处理技术 | 第14-23页 |
| ·车牌的灰度化 | 第14-15页 |
| ·灰度图像直方图均衡化 | 第15-17页 |
| ·车牌图像的二值化与去噪声技术 | 第17-23页 |
| ·图像的二值化 | 第17-19页 |
| ·车牌的去噪声技术 | 第19-22页 |
| ·本文利用Roberts边缘检测与中值滤波相结合的方法 | 第22-23页 |
| 3 车牌的定位技术 | 第23-28页 |
| ·车牌的特征 | 第23-24页 |
| ·车牌定位的方法 | 第24-26页 |
| ·基于模板匹配快速定位车牌的方法 | 第26-28页 |
| 4 车牌的字符分割技术 | 第28-38页 |
| ·我国车牌字符的分布特征 | 第28页 |
| ·字符分割的难点问题 | 第28-29页 |
| ·二值化车牌图像 | 第29-30页 |
| ·本文采用的车牌倾斜校正方法 | 第30-33页 |
| ·车牌水平倾斜校正方法 | 第30-32页 |
| ·车牌垂直倾斜校正方法 | 第32-33页 |
| ·车牌字符分割方法概述 | 第33-35页 |
| ·本文的车牌分割方法 | 第35-38页 |
| 5 车牌的字符识别技术 | 第38-45页 |
| ·模式识别概述 | 第38页 |
| ·字符识别简介 | 第38-40页 |
| ·模板匹配法 | 第39页 |
| ·基于字符特征的识别方法 | 第39-40页 |
| ·本文采用BP神经网络识别方法 | 第40-45页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第40-41页 |
| ·字符特征提取方法 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的车牌字符识别算法 | 第42-45页 |
| 6 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |