基于机器视觉的车辆识别算法的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题背景及其理论与实际意义 | 第11-12页 |
| ·国内外车辆牌照识别系统的发展与现状 | 第12-18页 |
| ·实时图像的采集 | 第14-15页 |
| ·图像的预处理 | 第15页 |
| ·字符识别 | 第15-18页 |
| ·现有车辆牌照识别系统存在的不足与改进的难点 | 第18-19页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 车牌图像的检测与定位 | 第21-33页 |
| ·基于颜色特征车牌区域的粗定位 | 第21-22页 |
| ·基于车辆牌照区域特征的精确定位 | 第22-32页 |
| ·RGB颜色模型 | 第23页 |
| ·彩色图像转换成灰度图像 | 第23-25页 |
| ·灰度图像的增强 | 第25页 |
| ·滤波 | 第25-27页 |
| ·图像边缘检测技术 | 第27-29页 |
| ·Hough变换 | 第29页 |
| ·车辆牌照区域的精确定位 | 第29-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 车辆牌照的字符切分 | 第33-43页 |
| ·目前我国车牌的构造特征 | 第33-34页 |
| ·车牌字符分割的主要处理步骤 | 第34-35页 |
| ·边框切除 | 第34-35页 |
| ·传统的字符分割法简介 | 第35-36页 |
| ·直接投影法 | 第35页 |
| ·模板匹配字符分割算法 | 第35-36页 |
| ·基于车牌构造的投影分割法 | 第36-42页 |
| ·基于车牌构造的投影分割算法 | 第36-39页 |
| ·基于车牌构造的投影分割算法的改进 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 车辆牌照的字符识别 | 第43-61页 |
| ·车牌照字符分割预处理 | 第46-48页 |
| ·分裂合并的归一化方法 | 第46页 |
| ·插值变换的归一化方法 | 第46-48页 |
| ·特征提取与选择 | 第48-53页 |
| ·主成分分析方法 | 第48-50页 |
| ·粗集理论 | 第50-53页 |
| ·多模板识别 | 第53-59页 |
| ·多模板建模识别 | 第53-56页 |
| ·多级分类器的设计 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 车牌识别算法的实现与仿真 | 第61-67页 |
| ·编程工具 | 第61页 |
| ·车牌识别算法的实现 | 第61-62页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第62-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文总结 | 第67页 |
| ·论文进一步研究的展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
