汽车牌照自动识别技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·车牌识别系统的应用领域及商业价值 | 第8-9页 |
| ·车牌识别技术概述 | 第9-12页 |
| ·图像采集 | 第10页 |
| ·使用触发信号 | 第10页 |
| ·采用帧差技术 | 第10页 |
| ·定位车牌区域 | 第10-11页 |
| ·将定位出的车牌区域进行二值化 | 第11-12页 |
| ·车牌的旋转和字符切分 | 第12页 |
| ·字符识别 | 第12页 |
| ·本文的主要工作和论文的组织 | 第12-14页 |
| ·主要工作 | 第12-13页 |
| ·结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 车牌的定位 | 第14-25页 |
| ·现行车牌特点 | 第14页 |
| ·图像预处理 | 第14-17页 |
| ·灰度转换 | 第15页 |
| ·灰度拉伸 | 第15-17页 |
| ·边缘检测技术 | 第17-20页 |
| ·梯度算子 | 第17-18页 |
| ·Roberts算子 | 第18页 |
| ·Sobel算子 | 第18页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子 | 第18-20页 |
| ·车牌提取算法 | 第20-25页 |
| ·初定位 | 第20-23页 |
| ·定义基元 | 第20-21页 |
| ·初定位方法 | 第21-23页 |
| ·精确定位 | 第23页 |
| ·去伪牌 | 第23-25页 |
| 第三章 二值化算法 | 第25-32页 |
| ·基于灰度的二值化 | 第25-28页 |
| ·直方图二值化 | 第25-26页 |
| ·全局动态二值化 | 第26-27页 |
| ·局部自适应二值化 | 第27-28页 |
| ·彩色二值化 | 第28-30页 |
| ·HSV颜色空间 | 第28-29页 |
| ·具体算法及其应用 | 第29-30页 |
| ·实验及结果 | 第30-31页 |
| ·对二值化的进一步讨论 | 第31-32页 |
| 第四章 车牌字符的切分 | 第32-42页 |
| ·车牌的倾斜矫正 | 第32-38页 |
| ·倾斜原因及类型 | 第32-33页 |
| ·水平倾斜矫正 | 第33-36页 |
| ·车牌图像连通区域标记 | 第33-34页 |
| ·字符区域的选取 | 第34页 |
| ·特征点的选取和直线拟合 | 第34-35页 |
| ·上下边界的确定 | 第35页 |
| ·车牌图像的旋转 | 第35-36页 |
| ·竖直倾斜矫正 | 第36-38页 |
| ·基本的规定或假设 | 第36页 |
| ·特征字符区域的选取 | 第36-37页 |
| ·计算角度和旋转图像 | 第37-38页 |
| ·字符切分 | 第38-42页 |
| ·确定水平切分点 | 第38-40页 |
| ·字符的精确切分 | 第40-42页 |
| 第五章 字符识别 | 第42-56页 |
| ·模式识别简介 | 第43-45页 |
| ·模式识别的流程 | 第43-44页 |
| ·模式识别的一般方法 | 第44-45页 |
| ·多分类器集成 | 第45-52页 |
| ·多分类器集成研究的产生和现状 | 第45-46页 |
| ·分类器输出信息 | 第46-47页 |
| ·多分类器集成类型 | 第47-48页 |
| ·级联分类器 | 第47-48页 |
| ·并联分类器 | 第48页 |
| ·基于贝叶斯规则的多分类器集成 | 第48-52页 |
| ·混淆矩阵及置信度 | 第49-50页 |
| ·贝叶斯多分类器集成 | 第50-52页 |
| ·实验及结果 | 第52-56页 |
| ·提取字符的统计特征 | 第52-53页 |
| ·统计特征识别 | 第53-54页 |
| ·结构特征识别 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·按字符位置分类识别 | 第56页 |
| ·汉字的识别 | 第56页 |
| ·多车道识别 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
