| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·智能交通系统(ITS)简介 | 第9-11页 |
| ·智能交通系统(ITS)的含义及应用 | 第9-10页 |
| ·智能交通系统(ITS)在中国 | 第10-11页 |
| ·车辆牌照自动识别系统简介 | 第11-16页 |
| ·车牌识别系统的研究意义 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统的主要应用技术 | 第12-14页 |
| ·车牌识别系统的发展和现状 | 第14-15页 |
| ·我国车辆牌照识别的特殊性 | 第15-16页 |
| ·目前LPR技术的不足 | 第16页 |
| ·论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 LPR系统介绍及数字图像处理 | 第18-29页 |
| ·LPR系统的工作原理 | 第18-20页 |
| ·LPR系统结构 | 第18-19页 |
| ·LPR系统的整体框架 | 第19-20页 |
| ·数字图像处理的分类 | 第20页 |
| ·图像的数字化表示 | 第20-21页 |
| ·数字图像处理的基本应用 | 第21-28页 |
| ·图像的灰度化 | 第21-22页 |
| ·灰度的线性变换 | 第22-23页 |
| ·平滑滤波 | 第23-24页 |
| ·边缘检测 | 第24-27页 |
| ·车牌图像二值化 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 车辆牌照定位 | 第29-45页 |
| ·车牌区域定位技术介绍 | 第29-30页 |
| ·常用定位方法介绍 | 第30-31页 |
| ·几种车牌定位方法实例 | 第31-35页 |
| ·直接法车牌定位 | 第31-33页 |
| ·投影法车牌定位 | 第33-35页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第35-41页 |
| ·数学形态学概述 | 第35-36页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第36-38页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第38-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-41页 |
| ·牌照边框和铆钉的去除 | 第41-44页 |
| ·车牌上下边框的去除 | 第41-43页 |
| ·车牌左右边框的去除 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 牌照字符分割 | 第45-60页 |
| ·牌照字符分割方法简介 | 第45-46页 |
| ·字符分割的二值化 | 第46-50页 |
| ·二值化的基本要求 | 第46页 |
| ·大津法(Otsu) | 第46-48页 |
| ·基于空间分布的最大类间方差牌照图像二值化算法(CASDA) | 第48-50页 |
| ·Hough变换及倾斜校正 | 第50-52页 |
| ·Hough变换介绍 | 第50-51页 |
| ·Hough变换实现 | 第51-52页 |
| ·几何校正 | 第52页 |
| ·字符分割 | 第52-59页 |
| ·车牌特征 | 第52-53页 |
| ·字符切分 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 车牌字符的识别 | 第60-78页 |
| ·字符的预处理 | 第60-63页 |
| ·平滑 | 第60-61页 |
| ·车牌字符归一化 | 第61-62页 |
| ·细化 | 第62-63页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第63-69页 |
| ·模板匹配识别法 | 第63-65页 |
| ·人工神经网络识别法 | 第65-69页 |
| ·本文所采用的识别方法 | 第69-77页 |
| ·汉字识别 | 第69-73页 |
| ·字母、数字识别 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 总结 | 第78-79页 |
| 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84-85页 |