基于小波变换与垂直边缘匹配的车辆牌照识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·问题的引入 | 第8页 |
| ·车牌识别系统的应用 | 第8-9页 |
| ·车牌识别系统的构成 | 第9-10页 |
| ·目前车牌识别系统的研究状况 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 车牌的定位 | 第13-26页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·现有车牌定位方法 | 第13-20页 |
| ·直接法 | 第14-15页 |
| ·神经网络法 | 第15-16页 |
| ·牌照定位中的多分辨率方法 | 第16页 |
| ·基于矢量量化的定位方法 | 第16-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| ·基于垂直边缘匹配的车牌定位方法 | 第20-26页 |
| ·基于小波变换的车牌边缘检测 | 第20-22页 |
| ·垂直边缘匹配方法 | 第22-26页 |
| 第三章 车牌图像的预处理 | 第26-34页 |
| ·车牌图像增强 | 第26-29页 |
| ·灰度变换 | 第26-27页 |
| ·同态增晰 | 第27-28页 |
| ·图像平滑 | 第28-29页 |
| ·车牌倾斜角度的校正 | 第29-34页 |
| ·车牌上下边沿的检测 | 第30页 |
| ·基于Hough变换的直线检测 | 第30-32页 |
| ·车牌图像的几何变换 | 第32-34页 |
| 第四章 车牌图像二值化及字符分割 | 第34-44页 |
| ·图像的二值化 | 第34-39页 |
| ·直方图阈值分割 | 第34-36页 |
| ·Ostu阈值分割法 | 第36-38页 |
| ·通过纹理分析确定阈值 | 第38-39页 |
| ·车牌颜色模式的判定 | 第39-40页 |
| ·直方图 | 第39-40页 |
| ·纹理特征 | 第40页 |
| ·车牌字符的切割 | 第40-44页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·投影法 | 第40-41页 |
| ·车牌边框的去除 | 第41页 |
| ·断裂、粘连字符的处理 | 第41-44页 |
| 第五章 车牌的字符识别 | 第44-65页 |
| ·模式识别简介 | 第44-47页 |
| ·模式识别流程 | 第44-45页 |
| ·模式识别的一般方法 | 第45-47页 |
| ·字符识别概述 | 第47-49页 |
| ·字符识别发展概况 | 第47-48页 |
| ·字符识别原理 | 第48-49页 |
| ·字符的预处理 | 第49-52页 |
| ·平滑 | 第49页 |
| ·规范化 | 第49-50页 |
| ·细化 | 第50-52页 |
| ·字符特征提取 | 第52-56页 |
| ·字符的结构特征 | 第52-54页 |
| ·字符的统计特征 | 第54-56页 |
| ·基于特征的字符识别 | 第56-57页 |
| ·基于多层感知器的字符识别 | 第57-63页 |
| ·人工神经网络及其在模式识别中的应用 | 第57-59页 |
| ·多层感知器和BP算法 | 第59-62页 |
| ·利用多层感知器识别字符 | 第62-63页 |
| ·车牌字符的识别 | 第63-65页 |
| 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第71页 |
