汽车牌照识别技术研究
中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
·概述 | 第8-10页 |
·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-13页 |
·本文所做的工作及各章安排 | 第13-15页 |
第二章 汽车牌照的定位 | 第15-29页 |
·车牌定位技术分析 | 第15-16页 |
·现有的车牌定位算法 | 第16-18页 |
·车牌图像的预处理 | 第18-20页 |
·图像灰度化 | 第18页 |
·中值滤波 | 第18-19页 |
·车牌图像的增强 | 第19-20页 |
·基于数学形态学的车牌定位方法 | 第20-29页 |
·图像边缘检测 | 第20-22页 |
·数学形态学车牌定位 | 第22-26页 |
·实验结果与分析 | 第26-29页 |
第三章 车牌字符分割技术研究 | 第29-37页 |
·车牌字符分割的难点 | 第29-30页 |
·车牌二值化和标准化 | 第30-32页 |
·二值化 | 第30-31页 |
·标准化 | 第31-32页 |
·车牌的倾斜校正 | 第32-33页 |
·本文采用的字符分割方法 | 第33-37页 |
·去除上下边框和铆丁 | 第33-34页 |
·模糊模板匹配和垂直投影分割字符 | 第34-36页 |
·实验结果与分析 | 第36-37页 |
第四章 车牌字符的识别 | 第37-56页 |
·车牌字符识别技术分析 | 第37-38页 |
·现有的车牌字符识别算法 | 第38-39页 |
·基于神经网络的字符识别 | 第39-56页 |
·神经网络简介 | 第39-40页 |
·神经网络的结构及类型 | 第40-43页 |
·BP 神经网络分类器 | 第43-49页 |
·BP 神经网络在车牌字符识别中的应用 | 第49-54页 |
·实验结果与分析 | 第54-56页 |
第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
攻读学位期间公开发表的论文 | 第61-62页 |
致谢 | 第62页 |