车辆车型与车牌识别系统的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·智能交通系统 | 第10-11页 |
| ·高速公路收费系统 | 第11-12页 |
| ·图像识别关键技术 | 第12-14页 |
| ·车型识别 | 第12-13页 |
| ·车牌识别技术 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要内容和结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像处理的基本方法 | 第15-23页 |
| ·图像变换 | 第15-18页 |
| ·离散Fourier变换(DFT) | 第16页 |
| ·Rapid变换 | 第16-17页 |
| ·离散Karhunen-Loeve变换 | 第17-18页 |
| ·边缘检测 | 第18-20页 |
| ·梯度算子 | 第18页 |
| ·Sobel算子 | 第18页 |
| ·Laplacian算子 | 第18-19页 |
| ·LOG算子 | 第19-20页 |
| ·数学形态学 | 第20-23页 |
| ·数学形态学基本概念 | 第20-21页 |
| ·形态变换 | 第21-22页 |
| ·一些基本形态学算法 | 第22-23页 |
| 第三章 车型识别的设计思路 | 第23-32页 |
| ·特征提取 | 第24-25页 |
| ·图像检索 | 第25页 |
| ·背景的选取 | 第25页 |
| ·图像预处理 | 第25-27页 |
| ·图像恢复 | 第26页 |
| ·去除噪声点 | 第26-27页 |
| ·轮廓提取的算法 | 第27-30页 |
| ·车型识别 | 第30-32页 |
| ·车型分类 | 第30-31页 |
| ·车辆特征参数的求取 | 第31-32页 |
| 第四章 车牌定位方法 | 第32-59页 |
| ·图像预处理 | 第32-34页 |
| ·图像恢复 | 第32页 |
| ·图像增强 | 第32-33页 |
| ·灰度校正 | 第33-34页 |
| ·牌照定位 | 第34-41页 |
| ·各种车牌定位技术的研究 | 第34-36页 |
| ·基于颜色空间及灰度形态学的车牌定位技术 | 第36-41页 |
| ·车牌字符的获取、切分与特征提取 | 第41-52页 |
| ·拍照图像的预处理 | 第41-46页 |
| ·虑除边框 | 第46页 |
| ·车牌字符的分割 | 第46-48页 |
| ·字符的规范化处理 | 第48-49页 |
| ·字符特征的选择与提取实现 | 第49-52页 |
| ·基于神经元网络的字符识别技术 | 第52-57页 |
| ·神经元模型 | 第52-53页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第53-55页 |
| ·BP网络的设计 | 第55-56页 |
| ·BP网络的训练 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·主要工作与结论 | 第59页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间完成的研究成果及参加的科研工作 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
