汽车牌照识别技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 汽车牌照识别技术现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第12-13页 |
| 1.3 目前汽车牌照识别技术中存在的技术难点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第14页 |
| 1.5 论文的组织结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 汽车牌照识别技术基础 | 第16-33页 |
| 2.1 汽车牌照识别相关技术基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 汽车牌照识别流程 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像定位 | 第18-19页 |
| 2.1.4 图像分割 | 第19页 |
| 2.1.5 图像识别 | 第19页 |
| 2.2 我国汽车牌照特点分析 | 第19-22页 |
| 2.3 汽车牌照图像预处理 | 第22-32页 |
| 2.3.1 图像灰度化 | 第22-23页 |
| 2.3.2 图像降噪 | 第23-26页 |
| 2.3.3 图像增强 | 第26-27页 |
| 2.3.4 图像二值化 | 第27-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 汽车牌照定位技术研究 | 第33-43页 |
| 3.1 常用的汽车牌照定位方法 | 第33-38页 |
| 3.1.1 数学形态学定位方法 | 第33页 |
| 3.1.2 边缘检测定位方法 | 第33-35页 |
| 3.1.3 纹理特征定位方法 | 第35-36页 |
| 3.1.4 颜色空间定位方法 | 第36-38页 |
| 3.2 基于数学形态学的汽车牌照粗定位技术研究 | 第38-40页 |
| 3.3 基于纹理特征的汽车牌照精确定位技术研究 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 汽车牌照分割技术研究 | 第43-53页 |
| 4.1 常用的汽车牌照分割方法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 连通区域字符分割方法 | 第43-45页 |
| 4.1.2 投影法字符分割方法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 聚类分析字符分割方法 | 第46-47页 |
| 4.2 基于连通区域的字符分割技术研究 | 第47-49页 |
| 4.3 基于投影法的字符分割技术研究 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 汽车牌照识别技术研究 | 第53-68页 |
| 5.1 常用的汽车牌照识别方法 | 第53-57页 |
| 5.1.1 模板匹配字符识别方法 | 第53-55页 |
| 5.1.2 分类器字符识别方法 | 第55-56页 |
| 5.1.3 统计特征匹配识别方法 | 第56-57页 |
| 5.2 基于模板匹配的汽车牌照识别技术研究 | 第57-59页 |
| 5.3 基于BP神经网络的汽车牌照识别技术研究 | 第59-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
