车牌识别系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·车牌识别系统的构成 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术的发展状况 | 第12页 |
| ·我国车牌的特点 | 第12-14页 |
| ·本文所作的工作 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 车牌定位 | 第15-29页 |
| ·车牌定位算法概述 | 第15-16页 |
| ·车辆图像预处理 | 第16-24页 |
| ·彩色车辆图像灰度化 | 第17-18页 |
| ·图像增强 | 第18-23页 |
| ·汽车图像二值化 | 第23-24页 |
| ·本文采用的车牌定位算法 | 第24-28页 |
| ·水平差分图像 | 第25页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·水平投影定位 | 第26-27页 |
| ·垂直投影定位 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 车牌字符分割 | 第29-37页 |
| ·车牌图像预处理 | 第29-33页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第29-30页 |
| ·车牌的倾斜校正 | 第30-32页 |
| ·去除边框干扰 | 第32-33页 |
| ·去除干扰噪声 | 第33页 |
| ·车牌字符分割算法概述 | 第33-34页 |
| ·本文采用的车牌字符分割算法 | 第34-35页 |
| ·尺寸归一化 | 第34-35页 |
| ·紧缩重排 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 字符识别 | 第37-49页 |
| ·字符识别技术概述 | 第37-39页 |
| ·车牌字符识别几种方法的研究 | 第39-42页 |
| ·基于模板匹配字符识别的方法 | 第40-41页 |
| ·基于特征分析字符识别方法 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络字符识别方法 | 第42页 |
| ·本文采用的字符识别方法 | 第42-48页 |
| ·人工神经网络简介 | 第42-43页 |
| ·反向传播学习算法 | 第43-45页 |
| ·字符特征的选取 | 第45-46页 |
| ·基于BP神经网络的车牌字符识别 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果 | 第49-54页 |
| ·车牌定位模块实现 | 第49-52页 |
| ·车牌字符分割模块实现 | 第52页 |
| ·BP网络识别模块实现 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
