基于信息融合的车辆识别系统关键技术的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 选题目的和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 车辆识别的国内外发展现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 车牌识别的研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 车标识别的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第9-12页 |
| 第二章 图像处理的基础知识 | 第12-18页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第12页 |
| 2.2 图像增强 | 第12-14页 |
| 2.2.1 直方图均衡 | 第12-13页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第13页 |
| 2.2.3 同态滤波 | 第13-14页 |
| 2.3 图像二值化 | 第14-15页 |
| 2.3.1 全阈值二值化算法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 局部自适应二值化算法 | 第15页 |
| 2.4 边缘检测 | 第15-16页 |
| 2.4.1 梯度 | 第15-16页 |
| 2.4.2 常用的几种边缘检测算子 | 第16页 |
| 2.5 形态学处理 | 第16-18页 |
| 2.5.1 膨胀 | 第17页 |
| 2.5.2 腐蚀 | 第17页 |
| 2.5.3 开操作与闭操作 | 第17-18页 |
| 第三章 车牌识别算法的研究 | 第18-26页 |
| 3.1 图像采集 | 第18页 |
| 3.2 车牌定位 | 第18-20页 |
| 3.3 字符分割 | 第20-22页 |
| 3.4 字符识别 | 第22-26页 |
| 3.4.1 特征提取 | 第22-24页 |
| 3.4.2 分类器设计 | 第24-26页 |
| 第四章 车标识别算法的研究 | 第26-38页 |
| 4.1 车标定位 | 第26-32页 |
| 4.1.1 车标粗定位算法 | 第27-29页 |
| 4.1.2 Laws纹理掩膜 | 第29-31页 |
| 4.1.3 车标精确定位算法 | 第31-32页 |
| 4.2 车标识别 | 第32-38页 |
| 4.2.1 主分量的几何解释 | 第32-34页 |
| 4.2.2 主成分的计算 | 第34-35页 |
| 4.2.3 主成分的获取 | 第35-36页 |
| 4.2.4 基于主成分分析的车标识别算法 | 第36-38页 |
| 第五章 基于信息融合的车辆识别系统关键技术的实现 | 第38-46页 |
| 5.1 数据存储单元 | 第38-39页 |
| 5.2 基于信息融合车辆识别技术的实现 | 第39-44页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
