车牌字符识别技术的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第8-10页 |
| ·车牌识别技术的发展和现状 | 第10-14页 |
| ·车牌定位的发展与现状 | 第11-12页 |
| ·车牌字符分割的发展和现状 | 第12-13页 |
| ·车牌字符识别的发展和现状 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 数字图象处理 | 第16-27页 |
| ·数字图像处理概述 | 第16-20页 |
| ·数字图像处理简介 | 第16页 |
| ·数字图像处理的基本内容 | 第16-19页 |
| ·数字图像处理的特点及其在车牌识别中的应用 | 第19-20页 |
| ·图像预处理及其必要性 | 第20页 |
| ·车辆图像的灰度化 | 第20-22页 |
| ·图像增强 | 第22-23页 |
| ·车辆图像二值化 | 第23-26页 |
| ·常用的图像二值化处理 | 第23-24页 |
| ·本文采用的二值化算法 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 车牌字符分割 | 第27-34页 |
| ·车牌定位简介 | 第27-28页 |
| ·车牌分割方法综述 | 第28-29页 |
| ·车牌字符噪声的去除 | 第29-31页 |
| ·字符分割 | 第31-33页 |
| ·字符分割概述 | 第31页 |
| ·竖直投影波谷法 | 第31-32页 |
| ·综合字符分割法 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 车牌字符识别 | 第34-57页 |
| ·车牌字符识别流程简介 | 第34页 |
| ·图像的预处理 | 第34-36页 |
| ·特征提取及字符分类 | 第36-38页 |
| ·常用特征提取方法 | 第36-37页 |
| ·判别准则 | 第37页 |
| ·本文采用的特征提取及字符分类方法简介 | 第37-38页 |
| ·车牌特征提取及字符分类处理流程 | 第38-48页 |
| ·字符归一化变换 | 第39-40页 |
| ·基于投影对称判断法对车牌字符进行粗分类 | 第40-42页 |
| ·字符细化处理 | 第42-44页 |
| ·基于数学形态学的车牌字符细化 | 第44-46页 |
| ·采用点与环的特征提取方法对车牌字符进行细分类 | 第46-48页 |
| ·车牌字符识别常用方法 | 第48-50页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第48-49页 |
| ·人工神经网络进行字符识别 | 第49-50页 |
| ·BP 神经网络用于车牌字符识别 | 第50-56页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第50-51页 |
| ·BP 过程 | 第51-53页 |
| ·BP 网络的优化和改进 | 第53页 |
| ·识别结果 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
