基于MATLAB的车牌识别系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·车牌识别系统现状 | 第14-17页 |
| ·国内外车辆牌照识别技术现状 | 第14-15页 |
| ·车牌识别技术的应用情况 | 第15-16页 |
| ·车牌识别技术的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本课题的研究内容 | 第17-19页 |
| ·本文的创新点 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 2 系统总体设计 | 第21-26页 |
| ·车牌识别系统总体设计 | 第21页 |
| ·系统硬件设计 | 第21-22页 |
| ·系统软件设计 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 车牌定位 | 第26-46页 |
| ·车辆图像预处理 | 第26-29页 |
| ·图像灰度化 | 第26-27页 |
| ·灰度拉伸 | 第27-29页 |
| ·图像平滑 | 第29页 |
| ·基于小波变换的车牌边缘提取 | 第29-38页 |
| ·小波变换的定义 | 第30-31页 |
| ·多分辨率分析与Mallat 小波快速分解算法 | 第31-35页 |
| ·基于小波变换的车牌边缘提取 | 第35-38页 |
| ·车牌初步定位 | 第38-41页 |
| ·结构元素的选取 | 第38-39页 |
| ·提取候选区域 | 第39-41页 |
| ·车牌精确定位 | 第41-44页 |
| ·车牌水平方向的定位算法 | 第41-43页 |
| ·车牌垂直方向的定位算法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 4 车牌字符切分 | 第46-62页 |
| ·车牌字符切分综述 | 第46页 |
| ·车牌二值化 | 第46-52页 |
| ·图像二值化的基本原理 | 第46-47页 |
| ·Otsu 算法 | 第47-48页 |
| ·改进的Otsu 算法 | 第48-52页 |
| ·倾斜校正 | 第52-58页 |
| ·倾斜角度的计算 | 第52-56页 |
| ·坐标变换校正图像 | 第56-58页 |
| ·字符切分 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 5 车牌字符识别 | 第62-76页 |
| ·车牌字符识别综述 | 第62-63页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第63-68页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第63-64页 |
| ·创建匹配模板 | 第64-65页 |
| ·提取车牌特征 | 第65-66页 |
| ·模板匹配 | 第66-67页 |
| ·模板匹配字符识别法小结 | 第67-68页 |
| ·基于神经网络的车牌字符识别 | 第68-74页 |
| ·人工神经网络 | 第68页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第68-70页 |
| ·改进的BP 神经网络 | 第70-71页 |
| ·应用于字符识别的神经网络设计 | 第71-73页 |
| ·神经网络字符识别法小结 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 6 系统测试及分析 | 第76-89页 |
| ·测试平台搭建 | 第76-78页 |
| ·测试平台介绍 | 第78-81页 |
| ·测试结果分析 | 第81-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 7 总结与展望 | 第89-92页 |
| ·总结 | 第89-91页 |
| ·展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第96-99页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第99页 |
