| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·车辆牌照识别技术介绍 | 第9页 |
| ·目前车辆牌照识别系统中所存在的不足和解决方案 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·车辆牌照识别研究现状 | 第10页 |
| ·使用GPU进行计算的研究现状 | 第10-12页 |
| ·CPU+GPU异构并行 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究任务 | 第15-16页 |
| 第二章 车辆牌照定位算法研究 | 第16-41页 |
| ·车牌图像预处理 | 第16-19页 |
| ·车牌图像的图像增强 | 第16-18页 |
| ·车牌图像的滤波 | 第18-19页 |
| ·基于垂直边缘的车辆牌照定位算法 | 第19-22页 |
| ·垂直边缘的计算 | 第19-20页 |
| ·车牌的定位 | 第20-22页 |
| ·基于最大稳定极值区域的车辆牌照定位 | 第22-28页 |
| ·算法思想 | 第22-24页 |
| ·最大稳定极值区域方法的车牌定位 | 第24-28页 |
| ·基于三值图像及字符特征的车辆牌照定位 | 第28-36页 |
| ·车牌图像的拉普拉斯变换 | 第28-29页 |
| ·三值化图像的创建 | 第29-30页 |
| ·基于三值图像的候选字符区域的确定 | 第30-32页 |
| ·基于字符的候选车牌区域的确定 | 第32-36页 |
| ·CPU与GPU协同的车牌定位算法设计 | 第36-40页 |
| ·车辆牌照定位算法流程 | 第36-37页 |
| ·算法的并行性设计 | 第37-39页 |
| ·使用CPU定位与使用GPU与CPU协同定位的比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 字符分割算法研究 | 第41-49页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第41-43页 |
| ·最大类间方差(OTSU)的二值化算法 | 第41-42页 |
| ·基于车牌图像边缘的二值化算法 | 第42-43页 |
| ·基于垂直投影的车牌字符定位方法 | 第43-44页 |
| ·多决策车牌字符分割算法 | 第44-47页 |
| ·CPU与GPU协同的车牌字符分割算法设计 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 车牌字符识别算法研究 | 第49-55页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第49-50页 |
| ·字符特征选取 | 第50-52页 |
| ·字符归一化 | 第50页 |
| ·字符特征要求 | 第50页 |
| ·字符特征提取 | 第50-52页 |
| ·字符分类器的建立 | 第52-53页 |
| ·字符识别 | 第53-54页 |
| ·CPU与GPU协同的字符识别算法 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于C语言和CUDA的车牌识别软件设计 | 第55-60页 |
| ·系统开发环境 | 第55页 |
| ·硬件开发环境介绍 | 第55页 |
| ·软件开发环境介绍 | 第55页 |
| ·系统软件设计流程 | 第55-57页 |
| ·软件的模块化设计 | 第55-56页 |
| ·软件模块执行流程 | 第56-57页 |
| ·最终软件及测试效果 | 第57-59页 |
| ·软件运行界面 | 第57-58页 |
| ·软件测试效果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文主要工作 | 第60页 |
| ·进一步研究的展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |