| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 边缘检测的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 边缘检测的难点 | 第16页 |
| 1.4 论文的结构和研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 图像边缘检测的介绍 | 第18-31页 |
| 2.1 边缘检测的基本理论 | 第18-22页 |
| 2.1.1 边缘的分类 | 第18-21页 |
| 2.1.2 边缘检测的步骤 | 第21-22页 |
| 2.2 传统的边缘检测算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Roberts边缘检测算子 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Sobel边缘检测算子 | 第24-25页 |
| 2.2.3 Prewitt边缘检测算子 | 第25页 |
| 2.2.4 Canny边缘检测算子 | 第25-26页 |
| 2.2.5 拉式边缘检测算子 | 第26页 |
| 2.2.6 LoG边缘检测算子 | 第26-27页 |
| 2.3 边缘检测算法性能评价标准 | 第27页 |
| 2.4 传统边缘检测算法仿真及比较分析 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于改进CANNY的边缘检测算法 | 第31-40页 |
| 3.1 传统Canny边缘检测算法的原理 | 第31-34页 |
| 3.2 传统Canny边缘检测算法的不足分析 | 第34页 |
| 3.3 改进的Canny边缘检测算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 改进的Canny边缘检测算法原理 | 第34页 |
| 3.3.2 迭代法分割高、低阈值 | 第34-37页 |
| 3.3.3 改进Canny算法的实现步骤 | 第37页 |
| 3.4 检测结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于OPENCV的CANNY边缘检测算法 | 第40-51页 |
| 4.1 OpenCV简介 | 第40-41页 |
| 4.2 OpenCV模块简介 | 第41-42页 |
| 4.3 OpenCV应用技术基础简介 | 第42-43页 |
| 4.3.1 OpenCV的命名规则 | 第42-43页 |
| 4.3.2 OpenCV的基本数据结构 | 第43页 |
| 4.4 OpenCV与Visual Studio开发环境的配置 | 第43-47页 |
| 4.4.1 环境变量的配置 | 第44-45页 |
| 4.4.2 工程包含目录的配置 | 第45-46页 |
| 4.4.3 工程库目录的配置 | 第46页 |
| 4.4.4 链接库的配置 | 第46-47页 |
| 4.5 基于Open CV的Canny边缘检测算法的实现 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 边缘检测在车牌识别中的应用 | 第51-60页 |
| 5.1 车牌识别设计原理 | 第51-52页 |
| 5.2 车牌识别系统的设计 | 第52-58页 |
| 5.2.1 车牌图像预处理 | 第53-56页 |
| 5.2.2 车牌区域定位 | 第56页 |
| 5.2.3 车牌图像校正处理 | 第56-57页 |
| 5.2.4 图像字符定位、分割和识别 | 第57-58页 |
| 5.3 识别结果及结果存储 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |