运动模糊车牌识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景和目的 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·运动模糊图像复原的研究现状 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文的主要工作和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 运动模糊车牌图像修复与车牌识别相关技术 | 第14-38页 |
| ·运动模糊图像修复的相关理论 | 第14-21页 |
| ·图像的退化模型 | 第14-17页 |
| ·点扩散函数 | 第17页 |
| ·图像的复原 | 第17-21页 |
| ·经典的图像复原算法 | 第18-20页 |
| ·常见的图像盲复原算法 | 第20-21页 |
| ·图像分析与处理的基本方法 | 第21-30页 |
| ·灰度处理 | 第22-23页 |
| ·中值滤波 | 第23-24页 |
| ·边缘检测 | 第24-27页 |
| ·二值化 | 第27-28页 |
| ·形态学处理 | 第28-30页 |
| ·车牌识别相关技术 | 第30-37页 |
| ·车牌定位 | 第31-33页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第33-34页 |
| ·字符分割 | 第34-35页 |
| ·车牌字符识别 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 运动模糊图像的复原方法 | 第38-46页 |
| ·运动模糊角度的估计 | 第38-42页 |
| ·边缘检测 | 第38-39页 |
| ·Hough变换 | 第39-42页 |
| ·运动模糊长度的估计 | 第42-43页 |
| ·运动模糊图像的复原方法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于BP神经网络和模板匹配的车牌识别方法 | 第46-62页 |
| ·车牌定位 | 第46-47页 |
| ·车牌倾斜矫正 | 第47-48页 |
| ·二值化 | 第48-49页 |
| ·边框的去除 | 第49-50页 |
| ·字符分割 | 第50-51页 |
| ·基于BP神经网络和模板匹配的字符识别方法 | 第51-61页 |
| ·神经网络 | 第51页 |
| ·BP神经网络原理 | 第51-53页 |
| ·基于BP神经网络车牌汉字识别方法 | 第53-57页 |
| ·基于模板匹配法的车牌字母和数字识别方法 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 运动模糊车牌识别系统的详细设计 | 第62-80页 |
| ·系统的功能要求 | 第62-63页 |
| ·系统的总体结构 | 第63页 |
| ·Matlab与C#混合编程 | 第63-74页 |
| ·B/S结构 | 第64页 |
| ·MATLAB简介 | 第64-65页 |
| ·.NET简介 | 第65-66页 |
| ·混合编程 | 第66页 |
| ·MCR简介 | 第66-67页 |
| ·动态链接库DLL | 第67页 |
| ·混合编程的实施 | 第67-74页 |
| ·Matlab端的工作 | 第68-72页 |
| ·.NET主程序编程 | 第72-74页 |
| ·系统的数据存储 | 第74-76页 |
| ·数据库的选择 | 第74页 |
| ·数据库与识别系统的连接 | 第74-75页 |
| ·数据库设计 | 第75-76页 |
| ·系统运行 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结和展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 作者在攻读硕士期间取得的成果 | 第88-89页 |
