基于千兆网相机的雾霾车牌图像处理技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9页 |
| ·机器视觉技术简介 | 第9-10页 |
| ·千兆网相机简介 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文结构安排 | 第13-15页 |
| 2 千兆网相机获取图像方案的研究与实现 | 第15-26页 |
| ·TCP/IP协议 | 第15页 |
| ·GigE Vision标准 | 第15-21页 |
| ·GVCP协议 | 第16-20页 |
| ·GVSP协议 | 第20-21页 |
| ·图像采集的实现 | 第21-25页 |
| ·发现设备 | 第21-22页 |
| ·控制相机实现图像采集 | 第22-24页 |
| ·心跳 | 第24页 |
| ·图像显示 | 第24-25页 |
| ·本章总结 | 第25-26页 |
| 3 图像预处理 | 第26-39页 |
| ·图像去雾增强 | 第26-34页 |
| ·雾霾形成的原理 | 第26-27页 |
| ·大气衰减模型 | 第27-28页 |
| ·基于暗原色先验理论去雾方法研究 | 第28-29页 |
| ·Retinex算法原理 | 第29-30页 |
| ·基于全局特征的Retinex图像增强算法 | 第30-31页 |
| ·单尺度Retinex图像增强算法(SSR) | 第31-32页 |
| ·多尺度Retinex图像增强算法(MSR) | 第32页 |
| ·Retinex算法的改进 | 第32-33页 |
| ·实验结果与比较 | 第33-34页 |
| ·二值图像噪声滤除 | 第34-37页 |
| ·邻域方法 | 第34页 |
| ·方形窗口去噪方法 | 第34-35页 |
| ·本文设计的多方向线条去噪方法 | 第35-37页 |
| ·去噪方法比较 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 4 车牌定位 | 第39-55页 |
| ·我国汽车车牌特征描述 | 第39页 |
| ·车牌定位算法回顾 | 第39-40页 |
| ·边缘检测 | 第40-48页 |
| ·图像边缘定义 | 第40-41页 |
| ·彩色图像边缘定义 | 第41页 |
| ·常用的边缘检测方法 | 第41-43页 |
| ·灰度图像车牌边缘检测 | 第43-44页 |
| ·本文的车牌边缘检测方法 | 第44-48页 |
| ·本文的车牌定位方法 | 第48-54页 |
| ·水平投影车牌定位 | 第48-53页 |
| ·垂直投影车牌定位 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 字符分割 | 第55-67页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·图像二值化 | 第55-58页 |
| ·基于直方图双峰法 | 第56-57页 |
| ·Otsu算法 | 第57-58页 |
| ·车牌倾斜矫正 | 第58-61页 |
| ·Hough变换倾斜角度检测 | 第58-60页 |
| ·旋转图像 | 第60-61页 |
| ·去除边框 | 第61-63页 |
| ·字符分割 | 第63-66页 |
| ·传统字符分割方法 | 第63-64页 |
| ·本文分割字符的方法 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
