车牌识别关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 诸论 | 第7-10页 |
| ·论文研究的背景、目的及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外车牌识别的发展和现状 | 第8页 |
| ·本论文的研究内容和创新点 | 第8-9页 |
| ·本文章节安排 | 第9-10页 |
| 第2章 车牌定位技术 | 第10-29页 |
| ·车牌定位 | 第10-11页 |
| ·车牌定位技术 | 第11-15页 |
| ·图像的边缘检测边缘技术 | 第11-12页 |
| ·图像二值化方法 | 第12-13页 |
| ·灰度形态学介绍 | 第13页 |
| ·SVM的基本思想 | 第13-15页 |
| ·基于颜色特征和纹理特征的车牌定位方法 | 第15-25页 |
| ·图像预处理 | 第16-21页 |
| ·倾斜校正 | 第21-22页 |
| ·车牌区域验证 | 第22-25页 |
| ·实验结果分析 | 第25-28页 |
| ·边缘特征提取分析 | 第25-26页 |
| ·车牌定位有效性分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 车牌字符分割技术 | 第29-37页 |
| ·车牌字符分割 | 第29页 |
| ·车牌字符分割算法 | 第29-30页 |
| ·改进的车牌字符分割算法 | 第30-35页 |
| ·图像预处理 | 第31-32页 |
| ·车牌边框去除算法 | 第32-33页 |
| ·字符分割 | 第33-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 车牌字符识别技术 | 第37-46页 |
| ·车牌字符识别 | 第37-38页 |
| ·基于BP神经网络的字符识别 | 第38-40页 |
| ·改进的车牌字符识别算法 | 第40-45页 |
| ·字符的归一化 | 第41页 |
| ·特征提取 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络车牌识别 | 第42-44页 |
| ·识别模型 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 车牌识别系统 | 第46-51页 |
| ·系统设计原理 | 第46页 |
| ·系统结构及主要功能 | 第46-47页 |
| ·系统采用的主要技术 | 第47-50页 |
| ·系统开发实验环境 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论 | 第51-52页 |
| ·研究工作总结 | 第51页 |
| ·研究工作展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
| 图版 | 第56-57页 |
