| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·车牌定位技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·车牌字符识别技术研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容和结构 | 第15-17页 |
| 第二章 图像增强算法研究 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·目前成熟的方法介绍 | 第17-19页 |
| ·本文研究的新算法SMART ENHANCE | 第19-27页 |
| ·算法选用的颜色空间 | 第19-22页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第22-23页 |
| ·有效车牌图像的截取 | 第23-24页 |
| ·算法选用的前、背景划分方法 | 第24-26页 |
| ·前背景对比度增强 | 第26页 |
| ·算法效果演示 | 第26-27页 |
| ·本章总结 | 第27-28页 |
| 第三章 图像的二值化算法 | 第28-47页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·全局阈值的二值化算法 | 第28-31页 |
| ·Ostu方法 | 第29-30页 |
| ·熵(Entropy)的方法 | 第30页 |
| ·矩保持(Moment Preserving)的方法 | 第30-31页 |
| ·最小误差法(Minimum Error) | 第31页 |
| ·局部自适应的二值化算法 | 第31-37页 |
| ·Chow和 Kaneko的方法 | 第32-33页 |
| ·Eikvil的方法 | 第33页 |
| ·Mardia和 Hainsworth的方法 | 第33-34页 |
| ·Taxt等的方法 | 第34-35页 |
| ·Yanowitz和 Bruckstein的方法 | 第35页 |
| ·White和 Rohrer的动态闭值算法 | 第35-36页 |
| ·Parker的方法 | 第36-37页 |
| ·White和 Rohrer的合成函数方法 | 第37页 |
| ·本文采用的方法 | 第37-46页 |
| ·LOG算子介绍 | 第38-41页 |
| ·基于 LOG算子的局部动态阈值算法 | 第41-42页 |
| ·最大类间方差算法 | 第42-44页 |
| ·两种类型算法的图像合成 | 第44-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第四章 二值图像去噪方法 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·图像的噪声特点 | 第47-48页 |
| ·图像去噪的基本模型 | 第48页 |
| ·图像去噪的基本方法 | 第48-51页 |
| ·中值滤波 | 第49-50页 |
| ·维纳滤波 | 第50页 |
| ·小波滤波 | 第50-51页 |
| ·本文采用的方法 | 第51-55页 |
| ·离散噪声点去躁 | 第51-53页 |
| ·连续噪声区域去除 | 第53-55页 |
| ·本章总结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·下一步的工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |