车体车牌定位分割算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题的背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究状况 | 第14-15页 |
| ·车牌识别系统的应用范围 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·车体区域定位算法的研究 | 第16页 |
| ·车牌定位方法研究 | 第16页 |
| ·车牌二值化方法研究 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 系统概述 | 第18-20页 |
| ·系统结构 | 第18-19页 |
| ·研究难点 | 第19-20页 |
| 第三章 牌照图像预处理 | 第20-23页 |
| ·牌照图像预处理方法 | 第20-22页 |
| ·图像灰度校正 | 第20-21页 |
| ·图像滤波 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 基于局部P氏熵和区域标准差的车体定位 | 第23-35页 |
| ·基于局部p氏熵的车体区域定位算法 | 第23-27页 |
| ·信息熵 | 第24页 |
| ·灰度图像P氏熵 | 第24页 |
| ·基于局部 P氏熵的车体区域定位原理 | 第24-25页 |
| ·基于局部 P氏熵的车体区域定位算法实现 | 第25-27页 |
| ·基于区域标准差的车体区域定位算法原理 | 第27-29页 |
| ·标准差 | 第27-28页 |
| ·图像局部标准差 | 第28-29页 |
| ·图像的区域标准差 | 第29页 |
| ·基于区域标准差的车体区域定位算法实现 | 第29-32页 |
| ·车体区域判别函数构造原理 | 第30页 |
| ·横向车体定位 | 第30-31页 |
| ·纵向车体区域定位 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-35页 |
| ·两种车体区域定位方法对比 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于四方向邻域差分的车牌定位 | 第35-49页 |
| ·定位算法与车辆牌照的特征 | 第35-36页 |
| ·常用车牌定位算法研究 | 第36-40页 |
| ·基于边缘检测和霍夫变换的车牌定位 | 第37-38页 |
| ·基于形态处理和窗口搜索的车牌定位 | 第38页 |
| ·基于卷积和纹理自相关的车牌定位 | 第38-40页 |
| ·基于四方向邻域差分的车牌定位 | 第40-48页 |
| ·差分算子 | 第41-42页 |
| ·多方向邻域差分算子的实现 | 第42-43页 |
| ·基于四方向邻域差分算法实现 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于区域最大值与信息熵结合的车牌分割算法 | 第49-60页 |
| ·图像分割 | 第49-50页 |
| ·图像分割算法的分类 | 第50-54页 |
| ·均匀性度量法 | 第51页 |
| ·最大熵方法 | 第51-52页 |
| ·最大类间方差法(OTSU法) | 第52-54页 |
| ·基于区域最大值和信息熵结合的车牌二值化 | 第54-59页 |
| ·信息熵的性质 | 第54-55页 |
| ·车牌字符二值化 | 第55-57页 |
| ·利用灰度投影法实现字符分割 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 实验结果 | 第60-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 创新点 | 第62页 |
| 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第67-68页 |
| 独创性声明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
