| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 车牌识别系统概述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 车牌识别系统的构成 | 第13-15页 |
| 1.2.2 车牌识别的研究现状与发展 | 第15-17页 |
| 1.2.3 车牌特征及车牌识别的技术难点 | 第17-18页 |
| 1.3 本论文主要研究内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 倾斜校正前图像的预处理 | 第19-41页 |
| 2.1 数字图像处理基础 | 第19-22页 |
| 2.1.1 图像数字化表示 | 第19页 |
| 2.1.2 BMP文件格式 | 第19-21页 |
| 2.1.3 Visual C++常用数字图像处理技术 | 第21-22页 |
| 2.2 图像的预处理 | 第22-37页 |
| 2.2.1 灰度化 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像增强 | 第23-29页 |
| 2.2.3 边缘检测 | 第29-32页 |
| 2.2.4 二值化 | 第32-35页 |
| 2.2.5 二次滤波 | 第35-36页 |
| 2.2.6 数学形态学处理 | 第36-37页 |
| 2.3 倾斜校正前的定位 | 第37-40页 |
| 2.3.1 车牌定位算法概述 | 第37-38页 |
| 2.3.2 投影分析车牌定位算法的实现 | 第38-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 倾斜校正技术的研究与实现 | 第41-69页 |
| 3.1 车牌图像的倾斜模式 | 第41-42页 |
| 3.2 经典的倾斜校正算法 | 第42-46页 |
| 3.2.1 基于Hough变换的倾斜校正 | 第42-44页 |
| 3.2.2 基于Radon变换的倾斜校正 | 第44-45页 |
| 3.2.3 基于投影旋转的倾斜校正 | 第45页 |
| 3.2.4 基于重心差的倾斜校正 | 第45-46页 |
| 3.3 一种改进的定位算法的实现 | 第46-48页 |
| 3.4 一种基于投影旋转校正算法的实现 | 第48-52页 |
| 3.4.1 角度计算 | 第48-49页 |
| 3.4.2 旋转 | 第49-52页 |
| 3.5 一种基于插值旋转校正算法的实现 | 第52-55页 |
| 3.5.1 最近邻插值算法 | 第53-54页 |
| 3.5.2 双线性插值插值 | 第54-55页 |
| 3.6 一种新的基于颜色信息与角点特征提取的倾斜校正算法 | 第55-67页 |
| 3.6.1 颜色空间 | 第55-61页 |
| 3.6.2 颜色空间的转 | 第61-63页 |
| 3.6.3 轮廓提取 | 第63页 |
| 3.6.4 基于角点检测的倾斜校正算法 | 第63-64页 |
| 3.6.5 CICD算法的提出 | 第64-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 系统实现与结果分析 | 第69-77页 |
| 4.1 系统模板优化 | 第69-71页 |
| 4.2 系统实现界面 | 第71-72页 |
| 4.3 结果分析 | 第72-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第77页 |
| 5.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |