| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 车牌识别及系统概述 | 第7-14页 |
| ·汽车牌照识别在智能交通系统中的应用和意义 | 第8-9页 |
| ·汽车牌照识别技术的现状和将来 | 第9-10页 |
| ·汽车牌照识别的硬件系统 | 第10-12页 |
| ·本论文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本论文的构成 | 第13-14页 |
| 第二章 数字图像处理的基本方法 | 第14-30页 |
| ·数字图像的灰度化 | 第14-16页 |
| ·二值图像处理 | 第14-16页 |
| ·灰度直方图 | 第16页 |
| ·彩色图像处理 | 第16-18页 |
| ·彩色图像处理技术 | 第16-17页 |
| ·彩色图像的两种编码方式 | 第17-18页 |
| ·图像增强 | 第18-20页 |
| ·中值滤波 | 第18-19页 |
| ·彩色图像增强 | 第19-20页 |
| ·图像变换 | 第20-21页 |
| ·图像的旋转变换 | 第20-21页 |
| ·图像的错切变换 | 第21页 |
| ·图像特征值提取 | 第21-27页 |
| ·边缘检测 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-27页 |
| ·图像识别 | 第27-29页 |
| ·图像识别的流程 | 第28页 |
| ·统计模式识别 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 汽车牌照分析与定位 | 第30-54页 |
| ·我国汽车牌照标准及其分析 | 第30-32页 |
| ·汽车牌照颜色分析 | 第31-32页 |
| ·我国汽车牌照字符分析 | 第32页 |
| ·车牌区域特征 | 第32页 |
| ·汽车牌照定位 | 第32-34页 |
| ·车牌图像的获取 | 第33-34页 |
| ·本论文实验中的摄像系统 | 第34页 |
| ·基于色彩的车牌定位 | 第34-37页 |
| ·RGB和HSV颜色空间 | 第34-35页 |
| ·颜色空间的选取分析 | 第35页 |
| ·RGB到HSV颜色空间的转换 | 第35-36页 |
| ·基于色彩学的彩色车牌的先验知识 | 第36-37页 |
| ·基于颜色的汽车牌照定位算法研究 | 第37-45页 |
| ·汽车牌照区域分割 | 第45-53页 |
| ·基于颜色—空间—直方图的牌照区域匹配 | 第45-46页 |
| ·基于HSV模型的颜色空间距离 | 第46-47页 |
| ·车牌颜色分割算法 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 TMSC320C642DSP嵌入式牌照识别系统 | 第54-61页 |
| ·数字信号处理器(DSP)及DSPs(Digital Signal Processors) | 第54-55页 |
| ·TMS320C642DSP | 第55-58页 |
| ·基于TMS320C642DSP的汽车牌照识别系统硬件规划 | 第58-60页 |
| ·图象输入及预处理部分 | 第58-59页 |
| ·DSP642小系统板 | 第59-60页 |
| ·后级PAL或NTSC制式视频处理部分 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 主要参考文献 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66-67页 |
