| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·车牌识别的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·车牌区域定位技术的研究与发展 | 第8-9页 |
| ·车牌字符分割技术的研究与发展 | 第9页 |
| ·车牌字符识别技术的研究与发展 | 第9-10页 |
| ·我国车牌的特点 | 第10-11页 |
| ·车辆牌照识别概述 | 第11-13页 |
| ·车辆牌照识别系统 | 第11-12页 |
| ·车辆牌照识别算法 | 第12-13页 |
| ·小波分析理论 | 第13页 |
| ·机器学习与支持向量机理论 | 第13页 |
| ·论文的主要工作及内容组织 | 第13-15页 |
| 第二章 基础知识及理论 | 第15-31页 |
| ·小波分析基础理论 | 第15-22页 |
| ·小波变换 | 第15-17页 |
| ·常用小波函数 | 第17-19页 |
| ·多分辨率分析与 Mallat 算法 | 第19-22页 |
| ·图像小波分析 | 第22页 |
| ·小波包分析 | 第22-26页 |
| ·小波包分析原理 | 第23页 |
| ·小波包基 | 第23-24页 |
| ·常用的最佳小波包基选取方法 | 第24-26页 |
| ·数学形态学基础知识 | 第26-27页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第27-30页 |
| ·支持向量机原理 | 第27-30页 |
| ·核函数 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 车辆牌照定位算法研究 | 第31-43页 |
| ·车辆图像预处理 | 第31-34页 |
| ·车辆图像灰度化 | 第32-33页 |
| ·小波阈值去噪 | 第33-34页 |
| ·对预处理后的车辆图像进行小波分析 | 第34-35页 |
| ·垂直子带图像二值化 | 第35-36页 |
| ·图像二值化 | 第35页 |
| ·OTSU 二值化算法 | 第35-36页 |
| ·数学形态学处理 | 第36-37页 |
| ·定位算法步骤 | 第37-39页 |
| ·小波能量 | 第37页 |
| ·HSV 色彩空间 | 第37-38页 |
| ·定位算法 | 第38-39页 |
| ·定位实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 字符分割算法研究 | 第43-51页 |
| ·字符分割算法总体流程 | 第43-44页 |
| ·车牌区域倾斜校正 | 第44-46页 |
| ·基于最小水平投影的步长旋转法 | 第44页 |
| ·图像插值旋转 | 第44-46页 |
| ·车牌图像背景颜色的统一 | 第46页 |
| ·基于连通域和垂直投影的字符分割算法 | 第46-48页 |
| ·字符分割实验结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于层次分类决策的字符识别算法研究 | 第51-59页 |
| ·基于层次分类决策的车牌识别算法流程 | 第51-52页 |
| ·特征矢量的提取 | 第52-55页 |
| ·最佳小波包基搜索算法 | 第53-54页 |
| ·K-L 变换得到特征矢量 | 第54-55页 |
| ·支持向量机进行初识别 | 第55页 |
| ·Harris 角点检测算法对相似字符进行细化识别 | 第55-56页 |
| ·数数码字符分分类决策算法 | 第56-57页 |
| ·识别实验结果及分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 研究成果 | 第67-68页 |