基于图像拼接的并行车牌识别系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景、现状及意义 | 第9-15页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 LPR系统简介 | 第11-13页 |
| 1.1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 论文研究内容介绍 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 车牌图像预处理技术综述 | 第17-30页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第17-18页 |
| 2.2 图像滤波 | 第18-20页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第18-19页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.3 灰度变换 | 第20-22页 |
| 2.4 边缘检测 | 第22-25页 |
| 2.5 图像二值化 | 第25-26页 |
| 2.6 二值图像形态学处理 | 第26-27页 |
| 2.7 图像插值 | 第27-28页 |
| 2.8 OpenCV | 第28-30页 |
| 第三章 基于图像拼接的并行车牌识别系统 | 第30-53页 |
| 3.1 方案概述 | 第30-33页 |
| 3.1.1 并行运算概念 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于图像的并行运算 | 第31页 |
| 3.1.3 具体方案 | 第31-33页 |
| 3.2 车牌定位 | 第33-40页 |
| 3.2.1 车牌特征 | 第33-34页 |
| 3.2.2 车牌定位算法概述 | 第34页 |
| 3.2.3 车牌定位流程 | 第34-36页 |
| 3.2.4 跳变点图和投影法介绍 | 第36-37页 |
| 3.2.5 粗定位车牌 | 第37-39页 |
| 3.2.6 伪车牌的去除 | 第39页 |
| 3.2.7 车牌细定位算法 | 第39-40页 |
| 3.3 图像拼接 | 第40-43页 |
| 3.3.4 基本介绍 | 第40-41页 |
| 3.3.5 关键技术 | 第41-42页 |
| 3.3.6 基本流程 | 第42-43页 |
| 3.3.7 实现 | 第43页 |
| 3.4 车牌字符切分与识别 | 第43-53页 |
| 3.4.1 车牌字符切分 | 第43-44页 |
| 3.4.2 车牌字符识别 | 第44-45页 |
| 3.4.3 常用的字符识别算法介绍 | 第45-46页 |
| 3.4.4 支持向量机(SVM) | 第46-49页 |
| 3.4.5 字符特征提取 | 第49-50页 |
| 3.4.6 字符训练 | 第50-51页 |
| 3.4.7 识别流程 | 第51页 |
| 3.4.8 输出 | 第51-53页 |
| 第四章 系统模拟仿真与结果分析 | 第53-57页 |
| 4.1 仿真环境 | 第53-54页 |
| 4.2 数据及分析 | 第54-56页 |
| 4.3 结论 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
