| 目录 | 第4-6页 |
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 车牌识别简介 | 第13-15页 |
| 1.3 车牌识别技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 车辆牌照定位方法的研究 | 第18-37页 |
| 2.1 车辆牌照特征综述 | 第18-19页 |
| 2.2 车牌定位方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于灰度图像的车牌定位方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于彩色图像的车牌定位方法 | 第21页 |
| 2.3 基于多边缘特征的车牌定位方法 | 第21-35页 |
| 2.3.1 车牌定位流程 | 第21-23页 |
| 2.3.2 边缘检测法 | 第23-27页 |
| 2.3.3 基于灰度图像边缘扫描初步定位车牌 | 第27-29页 |
| 2.3.4 基于颜色跳变特征精确定位车牌 | 第29-35页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第35-36页 |
| 2.4.1 车牌定位精度 | 第35-36页 |
| 2.4.2 车牌定位实时性 | 第36页 |
| 2.5 车牌定位算法小结 | 第36-37页 |
| 第三章 车牌字符分割 | 第37-45页 |
| 3.1 车牌倾斜校正及去背景干扰 | 第37-40页 |
| 3.1.1 基于Radon变换的车牌校正方法 | 第37-38页 |
| 3.1.2 基于Hough变换的车牌校正方法 | 第38-40页 |
| 3.1.3 去背景噪声干扰 | 第40页 |
| 3.2 车牌区域字符分割 | 第40-43页 |
| 3.2.1 车牌字符垂直分割 | 第41-42页 |
| 3.2.2 车牌字符归一化 | 第42-43页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第45-62页 |
| 4.1 车牌字符识别简介 | 第45-46页 |
| 4.2 常见的字符识别方法 | 第46-50页 |
| 4.3 基于sift模版匹配与BP神经网络结合的车牌识别方法 | 第50-60页 |
| 4.3.1 车牌字符识别流程 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基于sift特征抽取的模版匹配算法 | 第51-56页 |
| 4.3.3 基于BP神经网络的字符识别方法 | 第56-60页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表和投出的论文 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |