| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 智能交通系统的概述 | 第8-10页 |
| 1．2 汽车违章行为的处理方法 | 第10-11页 |
| 1．3 车牌自动识别技术概述 | 第11-13页 |
| 1．4 本文的主要工作和论文内容安排 | 第13-15页 |
| 2 白天环境下的车辆检测与跟踪 | 第15-40页 |
| 2．1 违章监控系统的描述 | 第15-17页 |
| 2．2 运动车辆的检测 | 第17-24页 |
| 2．2．1 运动车辆检测方法的综述 | 第17-21页 |
| 2．2．2 基于高斯模型运动车辆检测 | 第21-23页 |
| 2．2．3 实验结果与分析 | 第23-24页 |
| 2．3 运动车辆的提取 | 第24-28页 |
| 2．3．1 基于顺序区域生长法的连通域求取 | 第24-26页 |
| 2．3．2 阴影的消除 | 第26-28页 |
| 2．4 运动车辆的跟踪 | 第28-37页 |
| 2．4．1 运动跟踪方法综述 | 第28-30页 |
| 2．4．2 基于卡尔曼滤波的车辆跟踪 | 第30-35页 |
| 2．4．3 遮挡情况的分析 | 第35-37页 |
| 2．5 实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 3 夜晚环境下的车辆检测与跟踪 | 第40-57页 |
| 3．1 基于车头灯提取的车辆检测与跟踪 | 第41-49页 |
| 3．1．1 数学形态学简介 | 第41-44页 |
| 3．1．2 基于白高帽(WTH)变换和颜色的车头灯检测 | 第44-47页 |
| 3．1．3 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 3．2 基于Retinex算法的车辆检测与跟踪 | 第49-56页 |
| 3．2．1 Retinex算法 | 第49-52页 |
| 3．2．2 改进的Retinex算法 | 第52-53页 |
| 3．2．3 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 3．3 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 复杂背景下的车牌定位 | 第57-71页 |
| 4．1 引言 | 第57-61页 |
| 4．2 彩色边缘检测和边缘颜色对概念 | 第61-68页 |
| 4．2．1 彩色边缘的检测 | 第61-63页 |
| 4．2．2 边缘颜色对的概念 | 第63-64页 |
| 4．2．3 利用边缘颜色对对车牌的彩色边缘进行筛选 | 第64页 |
| 4．2．4 车牌的定位 | 第64-68页 |
| 4．3 实验结果与分析 | 第68-71页 |
| 5 基于模板匹配的车牌字符分割 | 第71-82页 |
| 5．1 引言 | 第71页 |
| 5．2 车牌图像的增强 | 第71-72页 |
| 5．3 车牌的倾斜校正 | 第72-77页 |
| 5．3．1 车牌的倾斜、错切的模式 | 第73-74页 |
| 5．3．2 倾斜车牌的校正 | 第74-75页 |
| 5．3．3 车牌上下位置的精确分割 | 第75-77页 |
| 5．4 基于模板匹配的字符分割 | 第77-79页 |
| 5．5 实验结果与分析 | 第79-82页 |
| 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第92页 |