| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 ETC 电子不停车收费系统的开发简介 | 第11-15页 |
| 1.2.1 工作原理与系统硬件结构 | 第11-14页 |
| 1.2.2 ETC 电子不停车收费系统网络结构 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 车牌识别系统 | 第15-16页 |
| 1.3.2 车型识别系统 | 第16-17页 |
| 第2章 数字图像处理的一般方法 | 第17-24页 |
| 2.1 集中常用的图像变换技术 | 第17-19页 |
| 2.1.1 Rapid 图像变换 | 第18页 |
| 2.1.2 离散 Fourier 图形变换 | 第18-19页 |
| 2.1.3 离散 Karhunen-Loeve 变换 | 第19页 |
| 2.2 图像边缘检测方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Prewitt 算子 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Laplacian 算子 | 第20页 |
| 2.2.3 梯度算子 | 第20页 |
| 2.2.4 Sobel 算子 | 第20-21页 |
| 2.3 图像处理的数学形态学 | 第21-22页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第21页 |
| 2.3.2 形态变换 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基本的数学形态学算法 | 第22页 |
| 2.4 图像增强 | 第22-24页 |
| 2.4.1 图像增强 | 第22页 |
| 2.4.2 空域变换增强 | 第22-24页 |
| 第3章 车型识别系统 | 第24-35页 |
| 3.1 车型特征参量的选择 | 第25-26页 |
| 3.2 视频图像的目标检测 | 第26页 |
| 3.3 设置背景 | 第26-27页 |
| 3.4 图像预处理 | 第27-28页 |
| 3.4.1 图像恢复 | 第27-28页 |
| 3.4.2 噪声抑制 | 第28页 |
| 3.5 提取轮廓 | 第28-33页 |
| 3.6 车型识别 | 第33-35页 |
| 3.6.1 本设计系统中的车型分类 | 第33-34页 |
| 3.6.2 求取车辆特征参数 | 第34-35页 |
| 第4章 车牌识别系统 | 第35-56页 |
| 4.1 车牌图像预处理 | 第35-36页 |
| 4.1.1 车牌图像恢复 | 第35页 |
| 4.1.2 车牌图像增强 | 第35-36页 |
| 4.1.3 图像灰度校正 | 第36页 |
| 4.2 车牌定位 | 第36-43页 |
| 4.2.1 倾斜车牌的校正 | 第37页 |
| 4.2.2 车牌图像的预处理操作 | 第37-38页 |
| 4.2.3 车牌定位的实现方法 | 第38-40页 |
| 4.2.4 车牌区域的定位与算法流程 | 第40-43页 |
| 4.3 车牌字符切分与特征提取 | 第43-49页 |
| 4.3.1 车牌区域图像的二值化处理 | 第43-45页 |
| 4.3.2 车牌边框的滤除操作 | 第45-46页 |
| 4.3.3 字符与车牌背景的分割 | 第46-47页 |
| 4.3.4 车牌字符特征的提取 | 第47-49页 |
| 4.4 车牌字符的识别 | 第49-52页 |
| 4.4.1 基于模板匹配的识别 | 第50-51页 |
| 4.4.2 最小距离识别法 | 第51-52页 |
| 4.5 基于车牌和车型识别的信息融合身份判别 | 第52-56页 |
| 第5章 车辆身份识别系统的实现 | 第56-66页 |
| 5.1 概述 | 第56页 |
| 5.2 车型、车牌识别系统 | 第56-59页 |
| 5.2.1 模块程序 | 第56-57页 |
| 5.2.2 系统界面 | 第57-59页 |
| 5.3 不停车收费系统主模块界面 | 第59-60页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第60-64页 |
| 5.4.1 车牌定位及分割的实验结果与分析 | 第60页 |
| 5.4.2 车牌字符特征提取与识别的实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.4.3 车型识别的实验结果及分析 | 第62-64页 |
| 5.5 主程序流程及实现代码 | 第64-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-67页 |
| 6.1 结论 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |