复杂背景下车牌定位算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 评价车牌定位的技术指标 | 第18-19页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 车牌定位技术相关背景及理论知识 | 第20-40页 |
| 2.1 车牌识别系统概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 车牌识别系统基本原理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 车牌识别系统基本模块 | 第21-22页 |
| 2.2 车牌区域基本特征 | 第22-23页 |
| 2.3 常用车牌定位算法研究 | 第23-26页 |
| 2.4 车牌定位算法难点分析 | 第26-27页 |
| 2.5 图像预处理理论 | 第27-33页 |
| 2.5.1 彩色图像灰度化 | 第27-28页 |
| 2.5.2 图像灰度增强 | 第28-29页 |
| 2.5.3 二值化 | 第29-30页 |
| 2.5.4 形态学处理 | 第30-31页 |
| 2.5.5 常用边缘检测算子 | 第31-33页 |
| 2.6 SURF特征提取与匹配 | 第33-39页 |
| 2.6.1 积分图像 | 第33-34页 |
| 2.6.2 构建Hessian矩阵 | 第34-35页 |
| 2.6.3 构建尺度空间 | 第35-36页 |
| 2.6.4 确定特征点 | 第36页 |
| 2.6.5 选取特征点主方向 | 第36-37页 |
| 2.6.6 构造SURF特征描述算子 | 第37-38页 |
| 2.6.7 特征点匹配 | 第38页 |
| 2.6.8 SURF与SIFT特征匹配比较 | 第38-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于HSI颜色空间和行扫描的车牌定位算法 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 算法流程 | 第40-41页 |
| 3.3 预处理分析 | 第41-43页 |
| 3.4 使用HSI颜色空间车牌粗定位 | 第43-45页 |
| 3.4.1 颜色空间转换 | 第43页 |
| 3.4.2 颜色分割与连通域分析 | 第43-45页 |
| 3.5 使用行扫描和投影精确定位 | 第45-47页 |
| 3.5.1 基于行扫描的水平定位 | 第45-47页 |
| 3.5.2 基于投影的垂直定位 | 第47页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第47-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于多重特征和SURF算法的车牌定位方法 | 第52-61页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 算法流程 | 第52-53页 |
| 4.3 使用HSL颜色空间粗定位 | 第53-56页 |
| 4.3.1 颜色空间转换 | 第53-54页 |
| 4.3.2 颜色分割与形态学处理 | 第54-55页 |
| 4.3.3 候选区域筛选 | 第55-56页 |
| 4.4 使用SURF算法精确定位 | 第56-57页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的项目 | 第70页 |
