车牌识别技术的改进研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 主要符号说明 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术的工作原理 | 第10页 |
| ·车牌识别技术的难点 | 第10-11页 |
| ·论文的章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 车牌定位 | 第13-27页 |
| ·我国机动车号牌规格与特征 | 第13-14页 |
| ·我国机动车号牌规格 | 第13页 |
| ·我国机动车号牌特征 | 第13-14页 |
| ·车牌定位研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文车牌定位涉及的相关理论 | 第15-22页 |
| ·HSL 颜色模型 | 第15-17页 |
| ·K 均值聚类 | 第17-18页 |
| ·图像的灰度化 | 第18-19页 |
| ·图像的二值化 | 第19-20页 |
| ·图像的膨胀与腐蚀 | 第20-21页 |
| ·连接分量 | 第21-22页 |
| ·本文车牌定位的具体方案 | 第22-27页 |
| ·车牌颜色聚类 | 第22-23页 |
| ·图像行扫描 | 第23-25页 |
| ·候选区域车牌定位 | 第25-27页 |
| 第三章 车牌倾斜校正 | 第27-32页 |
| ·车牌倾斜校正研究现状 | 第27-28页 |
| ·本文车牌倾斜校正的具体方案 | 第28-32页 |
| ·车牌倾斜角度的确定 | 第28-29页 |
| ·图像旋转 | 第29-32页 |
| 第四章 字符分割 | 第32-37页 |
| ·车牌上下边框的去除 | 第32页 |
| ·图像反色处理 | 第32-33页 |
| ·车牌字符分割研究现状 | 第33-34页 |
| ·本文车牌字符分割的具体方案 | 第34-37页 |
| 第五章 字符识别 | 第37-53页 |
| ·车牌字符归一化 | 第37页 |
| ·我国车牌字符特点 | 第37-38页 |
| ·车牌字符识别研究现状 | 第38-39页 |
| ·本文车牌字符识别涉及的相关理论 | 第39-43页 |
| ·人工神经网络 | 第39页 |
| ·人工神经元模型 | 第39-41页 |
| ·人工神经网络训练 | 第41-42页 |
| ·图像模板匹配 | 第42-43页 |
| ·本文车牌字符识别的具体方案 | 第43-53页 |
| ·汉字识别系统 | 第44-46页 |
| ·字母、数字识别系统 | 第46-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
