基于小波变换的矩不变量及其在车牌识别中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究的背景和目的 | 第14-15页 |
| 1.2 矩函数理论 | 第15页 |
| 1.3 小波分析理论 | 第15-16页 |
| 1.4 车牌字符识别 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的内容和结构 | 第17-20页 |
| 第2章 矩及其不变矩 | 第20-30页 |
| 2.1 一维矩函数 | 第20-21页 |
| 2.2 二维几何矩 | 第21-26页 |
| 2.2.1 几何矩的定义 | 第21-22页 |
| 2.2.2 几何矩的物理意义 | 第22-24页 |
| 2.2.3 几何矩的有关变换 | 第24-25页 |
| 2.2.4 不变矩及其离散化计算 | 第25-26页 |
| 2.3 径向矩 | 第26-27页 |
| 2.4 Zernike矩 | 第27-30页 |
| 2.4.1 正交Zernike多项式 | 第27-28页 |
| 2.4.2 极坐标系下的Zernike矩 | 第28-29页 |
| 2.4.3 直角坐标系下的Zernike矩 | 第29-30页 |
| 第3章 一维小波分析 | 第30-41页 |
| 3.1 Fourier变换 | 第30页 |
| 3.2 窗口Fourier变换 | 第30-31页 |
| 3.3 一维小波变换 | 第31-34页 |
| 3.3.1 一维连续小波变换 | 第32-33页 |
| 3.3.2 一维离散小波变换 | 第33-34页 |
| 3.4 多分辨分析理论 | 第34-37页 |
| 3.4.1 多分辨率分析的生成元 | 第35页 |
| 3.4.2 多分辨率分析的空间关系 | 第35-36页 |
| 3.4.3 多分辨率分析所确定的滤波器及其性质 | 第36-37页 |
| 3.5 一维正交小波及其矩不变量 | 第37-41页 |
| 3.5.1 正交小波变换的快速算法 | 第38-39页 |
| 3.5.2 正交Daubechies小波矩不变量 | 第39-41页 |
| 第4章 双正交小波及其矩不变量 | 第41-51页 |
| 4.1 双正交小波的定义 | 第41-42页 |
| 4.2 双正交小波滤波器的性质 | 第42-43页 |
| 4.3 信号的双正交小波分解 | 第43-44页 |
| 4.4 双正交小波的消失矩 | 第44-46页 |
| 4.5 双正交小波矩不变量 | 第46-48页 |
| 4.6 小波平滑性的进一步讨论 | 第48-51页 |
| 第5章 二维小波及其矩不变量 | 第51-61页 |
| 5.1 二维小波变换的定义 | 第51-52页 |
| 5.2 二维多分辨率分析理论 | 第52-53页 |
| 5.3 二维张量积小波及其矩不变量 | 第53-55页 |
| 5.3.1 二维张量积小波分解 | 第53-54页 |
| 5.3.2 二维张量积小波矩不变量 | 第54-55页 |
| 5.4 二维张量积小波及其矩不变量 | 第55-61页 |
| 5.4.1 二维不可分小波滤波器及其性质 | 第55-57页 |
| 5.4.2 二维不可分小波矩不变量 | 第57-61页 |
| 第6章 基于提升算法的小波矩不变量车牌字符识别 | 第61-71页 |
| 6.1 车牌字符识别的原理和方法 | 第61-64页 |
| 6.1.1 基于近似信息的小波矩不变量 | 第62页 |
| 6.1.2 基于细节信息的Zernike矩 | 第62-63页 |
| 6.1.3 基于细节信息的笔画特征提取 | 第63-64页 |
| 6.2 提升小波的理论和算法 | 第64-67页 |
| 6.2.1 小波滤波器与提升分解 | 第64-66页 |
| 6.2.2 提升小波分解算法 | 第66-67页 |
| 6.3 车牌字符识别的算法过程 | 第67-69页 |
| 6.4 车牌字符识别的实验及结果分析 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
