车牌定位与字符分割算法研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-15页 |
| ·智能交通系统概述 | 第9-12页 |
| ·车牌识别系统概述 | 第12-15页 |
| ·课题的研究意义 | 第15-16页 |
| ·课题的主要工作成果 | 第16-17页 |
| ·论文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 相关图像处理知识综述 | 第19-25页 |
| ·边缘检测算子 | 第19-20页 |
| ·积分图像 | 第20-22页 |
| ·灰度级插值 | 第22-25页 |
| 第三章 车牌定位算法研究 | 第25-43页 |
| ·本章引言 | 第25页 |
| ·预处理 | 第25-29页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·针对视频的帧间差分预处理 | 第26-28页 |
| ·图像的平滑滤波 | 第28-29页 |
| ·提取特征图 | 第29-32页 |
| ·垂直方向特征点图 | 第29-31页 |
| ·跳变点图 | 第31-32页 |
| ·基于窗口搜索的粗定位算法 | 第32-34页 |
| ·基于积分图像的窗口搜索 | 第32页 |
| ·车牌候选区域的确定 | 第32-34页 |
| ·倾斜校正 | 第34-38页 |
| ·倾斜角度的检测原理 | 第34-35页 |
| ·基于垂直方向特征点图的倾斜角度检测 | 第35-37页 |
| ·图像旋转 | 第37-38页 |
| ·基于行扫描的细定位算法 | 第38-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 字符分割算法研究 | 第43-61页 |
| ·本章引言 | 第43页 |
| ·车牌颜色判断 | 第43-48页 |
| ·RGB与HSV颜色模型的转换 | 第43-45页 |
| ·基于HSV的车牌颜色判定准则 | 第45-48页 |
| ·车牌图像二值化 | 第48-51页 |
| ·水平方向字符分割 | 第51-52页 |
| ·基于类HAAR特征的伪区域去除算法 | 第52-55页 |
| ·Haar特征及类Haar特征概述 | 第52-53页 |
| ·去除伪区域 | 第53-55页 |
| ·垂直方向字符分割 | 第55-59页 |
| ·基于二分法的粗分割 | 第55-57页 |
| ·基于先验知识的细分割 | 第57-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 缩略语 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间已发表学术论文 | 第68页 |
