| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·边缘检测的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文研究的难点和创新点 | 第13页 |
| ·论文的主要结构 | 第13-15页 |
| 第2章 传统边缘检测方法 | 第15-30页 |
| ·Roberts 算子边缘检测 | 第15-16页 |
| ·Sobel 算子边缘检测 | 第16-17页 |
| ·Prewitt 算子边缘检测 | 第17-18页 |
| ·LoG(Laplacian of Gaussian)算子边缘检测 | 第18-21页 |
| ·Canny 算子边缘检测 | 第21-23页 |
| ·各种算法仿真结果比较分析 | 第23-30页 |
| 第3章 小波变换基本理论及小波边缘检测 | 第30-45页 |
| ·小波变换的产生 | 第30-31页 |
| ·小波变换 | 第31-35页 |
| ·连续小波变换 | 第31-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·二维小波变换 | 第34-35页 |
| ·多分辨率分析和 Mallat 算法 | 第35-37页 |
| ·多分辨率分析 | 第35-36页 |
| ·Mallat 算法 | 第36-37页 |
| ·B 样条小波 | 第37-38页 |
| ·三阶 B 样条小波边缘检测 | 第38-45页 |
| ·基本思想 | 第38-39页 |
| ·实现步骤 | 第39-41页 |
| ·算法流程图 | 第41页 |
| ·仿真结果与分析 | 第41-45页 |
| 第4章 提升小波和形态学相结合的边缘检测 | 第45-65页 |
| ·提升小波理论 | 第45-48页 |
| ·提升小波概述 | 第45-46页 |
| ·提升小波变换 | 第46-48页 |
| ·形态学理论 | 第48-52页 |
| ·形态学概述 | 第48-49页 |
| ·二值形态学 | 第49-50页 |
| ·灰度形态学 | 第50-52页 |
| ·改进的基于提升小波和形态学的边缘检测算法 | 第52-65页 |
| ·基本思想 | 第52页 |
| ·实现步骤 | 第52页 |
| ·算法流程图 | 第52-54页 |
| ·仿真结果与分析 | 第54-60页 |
| ·本算法与小波边缘检测算法仿真结果比较 | 第60-65页 |
| 第5章 本文算法在实际车牌定位技术中的应用 | 第65-71页 |
| ·车牌定位技术应用概述 | 第65-66页 |
| ·车牌定位算法 | 第66-67页 |
| ·算法基本思路 | 第66页 |
| ·算法步骤 | 第66-67页 |
| ·算法流程图 | 第67页 |
| ·灰度图像的二值化处理 | 第67-68页 |
| ·图像的形态学运算 | 第68页 |
| ·车牌轮廓特征定位 | 第68-69页 |
| ·车牌定位结果 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文工作总结 | 第71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 | 第76-87页 |
| 在学期间发表的学术成果及获奖情况 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |