基于复杂背景的车牌识别系统算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究难点及问题 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-13页 |
| 2 基于视频的运动车辆检测 | 第13-23页 |
| ·实验平台搭建 | 第13-16页 |
| ·硬件实验平台 | 第13-14页 |
| ·开发环境 | 第14-16页 |
| ·常用的视频车辆检测方法 | 第16-19页 |
| ·基于码本模型法的前景检测 | 第19-22页 |
| ·码本模型简介 | 第19-21页 |
| ·构建背景模型 | 第21-22页 |
| ·前景检测 | 第22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 车牌图像预处理技术 | 第23-33页 |
| ·图像增强 | 第23-25页 |
| ·图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·图像滤波 | 第26-27页 |
| ·图像边缘检测 | 第27-31页 |
| ·Sobel 算子 | 第28页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第28-29页 |
| ·Canny 算子 | 第29-31页 |
| ·图像二值化 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 车牌定位算法 | 第33-41页 |
| ·我国车牌的类型及特点 | 第33-34页 |
| ·我国车牌的类型 | 第33页 |
| ·我国车牌的特点 | 第33-34页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第34-35页 |
| ·基于灰度图像的车牌定位方法 | 第34页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位方法 | 第34-35页 |
| ·基于频谱特征的车牌定位方法 | 第35页 |
| ·基于数学形态学的一种改进的车牌定位方法 | 第35-40页 |
| ·数学形态学简介 | 第35-37页 |
| ·利用数学形态学运算形成连通区域 | 第37-38页 |
| ·去除伪车牌 | 第38-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5 车牌字符分割算法 | 第41-47页 |
| ·常见的车牌字符分割算法 | 第41页 |
| ·字符分割前预处理 | 第41-43页 |
| ·车牌图像倾斜校正 | 第42页 |
| ·图像滤波 | 第42-43页 |
| ·基于投影法的字符分割算法 | 第43-46页 |
| ·车牌字符几何特点 | 第43-44页 |
| ·本文的分割方法 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 6 车牌字符识别算法 | 第47-54页 |
| ·字符识别的现状和难点 | 第47页 |
| ·常用的字符识别方法简介 | 第47-48页 |
| ·基于特征分类的模板匹配字符识别方法 | 第48-53页 |
| ·模板匹配相关理论 | 第48-49页 |
| ·字符归一化 | 第49页 |
| ·字符特征提取及分类 | 第49-52页 |
| ·字符模板匹配 | 第52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 7 总结与展望 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
