基于人工神经网络的不同颜色车牌识别系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状及牌照特点 | 第11-13页 |
| ·课题的主要内容及层次结构 | 第13-16页 |
| ·系统的主要难点 | 第16-19页 |
| 第2章 图像预处理算法的研究 | 第19-29页 |
| ·图像的颜色域变换 | 第19-21页 |
| ·RGB彩色模型 | 第19-20页 |
| ·HSI彩色模型 | 第20-21页 |
| ·颜色信息在图像预处理中的应用 | 第21页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第21-22页 |
| ·图像增强 | 第22-26页 |
| ·直方图分析 | 第22-23页 |
| ·直方图匹配 | 第23-26页 |
| ·灰度顶帽变换 | 第26页 |
| ·图像二值化 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 车牌定位算法的研究 | 第29-53页 |
| ·数学形态学介绍 | 第29-32页 |
| ·二值数学形态学的几个基本操作 | 第29-32页 |
| ·灰度数学形态学扩展 | 第32页 |
| ·一次定位(粗定位) | 第32-42页 |
| ·我国车牌的规格及特征 | 第33页 |
| ·基于形态学的简单定位法 | 第33-36页 |
| ·基于车牌纹理特征的复杂定位算法 | 第36-41页 |
| ·车牌二值图像的获取 | 第41-42页 |
| ·车牌颜色的判定方法 | 第42-43页 |
| ·二次定位(精定位) | 第43-46页 |
| ·上下边界的精定位 | 第44-45页 |
| ·左右边界的精定位 | 第45-46页 |
| ·倾斜校正 | 第46-51页 |
| ·Hough变换法 | 第46-48页 |
| ·基于几何特征和数学形态学的斜率计算方法 | 第48-49页 |
| ·图像旋转 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 字符分割及其归一化过程的研究 | 第53-61页 |
| ·传统的字符分割法介绍 | 第53-55页 |
| ·垂直投影法 | 第53-54页 |
| ·模板匹配法 | 第54页 |
| ·区域生长法 | 第54-55页 |
| ·垂直投影和先验知识相结合的字符分割方法 | 第55-57页 |
| ·垂直投影和先验知识相结合方法的基本原理 | 第55-56页 |
| ·字符"1"的特殊处理 | 第56-57页 |
| ·字符的细化 | 第57-58页 |
| ·字符的归一化 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于神经网络的字符识别算法 | 第61-88页 |
| ·字符识别的分类及适用范围 | 第61-64页 |
| ·基于笔画信息的字符识别方式 | 第61-62页 |
| ·基于光学信息的标准字体字符识别方式 | 第62-63页 |
| ·基于光学信息的非标准字体字符识别方式 | 第63-64页 |
| ·神经网络简介 | 第64-67页 |
| ·神经网络的基本组成 | 第64-66页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第66-67页 |
| ·SVM网络在字符识别中的应用 | 第67-75页 |
| ·线性可分情况 | 第68-70页 |
| ·线性不可分情况 | 第70-71页 |
| ·非线性支持向量机 | 第71-74页 |
| ·支持向量机的学习算法 | 第74-75页 |
| ·基于SVM的车牌字符识别 | 第75页 |
| ·BP网络在字符识别中的应用 | 第75-82页 |
| ·基于BP算法的多层感知器模型 | 第76-77页 |
| ·BP学习算法 | 第77-78页 |
| ·标准BP算法的改进 | 第78-79页 |
| ·基于BP的车牌字符识别 | 第79-82页 |
| ·SVM与BP网络的级联使用对字符识别性能的改进 | 第82-86页 |
| ·SVM与BP级联网络 | 第82-83页 |
| ·训练字符样本的获取 | 第83页 |
| ·字符特征的选取 | 第83-84页 |
| ·四类识别子网的应用 | 第84-85页 |
| ·识别结果 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第6章 车牌识别系统设计与软件实现 | 第88-99页 |
| ·在MATLAB环境下对车牌识别系统的实现 | 第88-92页 |
| ·定位与分割阶段的实现效果 | 第88-91页 |
| ·字符识别程序的设计与实现 | 第91-92页 |
| ·在VC6.0环境下对车牌识别系统的实现 | 第92-98页 |
| ·开发环境的配置 | 第92-93页 |
| ·系统界面的设计 | 第93-94页 |
| ·软件架构 | 第94-95页 |
| ·类库的层次结构及功能 | 第95-98页 |
| ·系统的性能及改进说明 | 第98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 结论 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-106页 |
| 攻读硕士学位期间发表和投出的学术论文 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107页 |
