基于小波分析的车牌识别系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究状况 | 第10-12页 |
| 1.3 本论文研究内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第13-21页 |
| 2.1 小波分析基础理论 | 第13-17页 |
| 2.1.1 小波变换原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 二维小波变换 | 第14-16页 |
| 2.1.3 小波基函数 | 第16-17页 |
| 2.2 小波包分析理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 小波包基本理论 | 第18-19页 |
| 2.2.2 小波包的性质 | 第19页 |
| 2.2.3 小波包空间分解 | 第19-20页 |
| 2.2.4 小波包算法 | 第20-21页 |
| 第三章 基于小波分析的车辆牌照定位的研究 | 第21-44页 |
| 3.1 车辆图像预处理 | 第22-24页 |
| 3.1.1 图像的灰度化 | 第23-24页 |
| 3.1.2 灰度拉伸 | 第24页 |
| 3.2 图像的边缘提取 | 第24-29页 |
| 3.2.1 常用的边缘检测 | 第24-27页 |
| 3.2.2 基于小波分析的边缘提取 | 第27-29页 |
| 3.3 大津法(OTSU)二值化 | 第29-31页 |
| 3.4 灰度图像的数学形态学处理 | 第31-33页 |
| 3.5 候选区域分析 | 第33-35页 |
| 3.6 实验测试与结果分析 | 第35-43页 |
| 3.6.1 实验的评价准则 | 第35-36页 |
| 3.6.2 实验的定位测试 | 第36-42页 |
| 3.6.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于小波分析的字符分割和识别的研究 | 第44-66页 |
| 4.1 小波局部阈值去噪 | 第44-46页 |
| 4.2 车牌区域倾斜校正 | 第46-52页 |
| 4.2.1 车牌倾斜角度的计算 | 第46-50页 |
| 4.2.2 图像旋转 | 第50-52页 |
| 4.3 车牌字符的分割 | 第52-54页 |
| 4.3.1 二值化及去除边框 | 第52-53页 |
| 4.3.2 字符的切割 | 第53-54页 |
| 4.4 字符识别的概述及预处理 | 第54-55页 |
| 4.5 基于小波变换的字符特征提取 | 第55-59页 |
| 4.5.1 基于小波变换系数的特征提取 | 第56-57页 |
| 4.5.2 基于小波包的特征提取 | 第57-59页 |
| 4.6 基于支持向量机的车牌字符识别 | 第59-61页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第61-65页 |
| 4.7.1 车牌字符分割的分析 | 第61-62页 |
| 4.7.2 字符识别的结果及分析 | 第62-65页 |
| 4.8 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66页 |
| 5.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
