车牌自动识别系统

摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
1 引言	第12-16页
2 车牌图像定位	第16-44页
·车牌图像定位方法综述	第16-22页
·基于灰度图像的车牌定位	第16-19页
·基于彩色图像的车牌定位	第19-21页
·复杂背景下的车牌图像定位	第21-22页
·车牌定位综述小结	第22页
·几种快速的车牌图像定位算法	第22-26页
·利用车牌的纹理几何变换的定位方法	第22-23页
·利用图像信息差进行车牌定位的方法	第23-25页
·利用图像的投影进行车牌定位的方法	第25-26页
·牌照水平方向的定位算法	第25页
·牌照垂直方向的定位算法	第25-26页
·基于YCBCR 颜色空间的彩色车牌定位方法	第26-42页
·图像预处理	第26-32页
·YCbCr 颜色空间	第26-28页
·车辆图像二值化处理	第28-31页
·车辆图像对比度增强	第31-32页
·CB彩色空间的车牌区域搜索及分割	第32-36页
·图像分割	第32页
·Cb 彩色空间的车牌区域搜索	第32-35页
·车牌图像水平投影	第35页
·车牌图像垂直投影	第35-36页
·车牌图像的粗定位	第36页
·基于投影的车牌图像精确定位	第36-42页
·车牌图像灰度处理	第37-39页
·车牌图像的对比度拉伸	第39页
·车牌图像的二值化处理	第39-40页
·车牌图像的均值滤波	第40-41页
·车牌图像的二值化调整	第41页
·车牌图像的水平和垂直投影	第41-42页
·车牌图像的精确定位	第42页
·本章小结	第42-44页
3 车牌图像字符分割	第44-68页
·车牌底色判断	第44-49页
·HSV 颜色空间模型	第44-46页
·基于HSV 颜色空间的牌底色自动判别	第46-49页
·实验结果	第49页
·车牌图像的二值化	第49-55页
·不均匀光照下的车牌图像的二值化	第50-53页
·图像进行滤波	第50-51页
·获得全局阈值	第51页
·图像对比度增强	第51-52页
·对车牌图像进行二值化	第52-53页
·二值化车牌图像的中值滤波	第53-54页
·车牌图像的填充	第54-55页
·车牌图像倾斜校正	第55-58页
·常见的图像倾斜校正方法	第55-56页
·车牌图像的倾斜角度的计算	第56-57页
·车牌图像的旋转进行坐标变换	第57-58页
·车牌图像的边框去除	第58-59页
·本文采用的边框去除的方法	第58-59页
·车牌图像的归一化	第59-61页
·字符分割的方法	第61-64页
·固定边界分割	第64页
·投影分割	第64页
·回扫字符分割算法	第64-67页
·本章小结	第67-68页
4 车牌图像字符识别	第68-82页
·常见的车牌字符识别算法	第69-72页
·结构模式识别方法	第69-70页
·贝叶斯统计决策模式识别方法	第70页
·结构与统计相结合的识别方法	第70页
·人工神经网络方法	第70-71页
·基于过线数特征的识别方法	第71页
·基于左右轮廓特征的印刷体数字识别	第71-72页
·采用PCA 的车牌图像字符识别	第72-81页
·字符归一化	第72-73页
·样本的特征提取	第73-76页
·常见的特征提取算法	第73-74页
·PCA 主分量特征提取	第74-75页
·主分量的几何解释	第75-76页
·PCA 样本库训练	第76-77页
·判别函数	第77-79页
·基于距离的分类器	第78页
·基于BP 神经网络的分类器	第78页
·最小距离的分类器	第78-79页
·车牌字符图像识别	第79-81页
·本章小结	第81-82页
5 低分辨率车牌图像复原	第82-89页
·低分辨率车牌图像的形成	第82-84页
·车牌图像的分割	第84-85页
·样本图像的训练	第85-86页
·基于特征信息的低分辨率图像复原算法	第86-87页
·实验结果	第87页
·本章小结	第87-89页
总结和展望	第89-92页
致谢	第92-93页
参考文献	第93-97页
附录	第97页