| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 车牌识别系统概述 | 第8-11页 |
| 1.2.1 车牌识别系统的原理 | 第9-10页 |
| 1.2.2 车牌识别系统的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 运动模糊车牌识别技术的一些问题 | 第11页 |
| 1.4 论文的结构与框架 | 第11-13页 |
| 第二章 运动模糊车辆图像复原 | 第13-33页 |
| 2.1 运动模糊图像的退化模型 | 第13-14页 |
| 2.2 运动模糊图像复原方法概述 | 第14页 |
| 2.3 PSF参数估计 | 第14-21页 |
| 2.3.1 基于Radon变换的运动模糊方向的估计 | 第15-18页 |
| 2.3.2 基于频谱增强的运动模糊长度的估计 | 第18-21页 |
| 2.4 基于耦合梯度保真项的自适应全变分图像复原算法 | 第21-25页 |
| 2.4.1 经典的图像复原算法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 基于耦合梯度保真项的自适应全变分图像复原算法 | 第22-25页 |
| 2.5 复原图像质量评价标准 | 第25-28页 |
| 2.5.1 主观评价方法 | 第26页 |
| 2.5.2 客观评价方法 | 第26-28页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 车牌定位 | 第33-44页 |
| 3.1 我国车辆牌照的特点 | 第33-34页 |
| 3.2 常用车牌定位算法分析 | 第34-35页 |
| 3.3 基于混沌自适应遗传算法的车牌粗定位算法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 混沌自适应遗传算法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于混沌自适应遗传算法的车牌粗定位算法 | 第37-39页 |
| 3.4 车牌精确定位 | 第39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.5.1 遗传算法性能比较 | 第39-41页 |
| 3.5.2 各种定位算法的实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 车牌倾斜校正 | 第44-50页 |
| 4.1 倾斜的原因及常见情况 | 第44-45页 |
| 4.2 常用倾斜校正算法分析 | 第45-47页 |
| 4.3 基于Radon变换法和旋转投影法的水平、垂直倾斜校正算法 | 第47-48页 |
| 4.3.1 基于Radon变换法的水平倾斜校正算法 | 第47页 |
| 4.3.2 基于旋转投影法的垂直倾斜校正算法 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 车牌字符分割 | 第50-55页 |
| 5.1 去除车牌垂直边框和间隔符 | 第50-51页 |
| 5.2 常用字符分割算法分析 | 第51页 |
| 5.3 基于改进的连通域字符二次分割算法 | 第51-53页 |
| 5.3.1 基于投影法的字符粗分割 | 第52页 |
| 5.3.2 基于改进的连通域区域生长法的字符二次分割 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 车牌字符识别 | 第55-62页 |
| 6.1 字符识别过程 | 第55页 |
| 6.2 常用字符识别算法分析 | 第55-56页 |
| 6.3 基于小波核函数的LS-SVM字符识别算法 | 第56-59页 |
| 6.3.1 LS-SVM原理 | 第56-57页 |
| 6.3.2 小波核函数 | 第57页 |
| 6.3.3 字符特征提取 | 第57-58页 |
| 6.3.4 多级分类器 | 第58-59页 |
| 6.3.5 字符识别 | 第59页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 6.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 7.2 进一步的研究内容 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
