| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题提出的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 车牌识别的发展与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 车牌识别系统的概述 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 图像预处理算法研究 | 第16-23页 |
| 2.1 图像增强算法 | 第16-17页 |
| 2.2 本文采用的图像预处理算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第17-19页 |
| 2.2.2 直方图均衡化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 图像的平滑处理 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 车牌定位算法研究 | 第23-32页 |
| 3.1 边缘检测车牌定位算法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 边缘检测车牌定位算法的理论分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Robert 算子边缘检测车牌定位算法的结果与分析 | 第24-25页 |
| 3.2 其他几种常见的车牌定位算法 | 第25-26页 |
| 3.3 本文采用的车牌定位算法 | 第26-28页 |
| 3.3.1 模版匹配算法理论描述 | 第26-27页 |
| 3.3.2 加速模版匹配算法描述 | 第27-28页 |
| 3.4 Radon 变换及边框去除 | 第28-31页 |
| 3.4.1 Radon 变换 | 第28-30页 |
| 3.4.2 边框去除 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 字符分割算法研究 | 第32-40页 |
| 4.1 局部二值拟合模型字符分割算法 | 第32-33页 |
| 4.1.1 局部二值拟合模型算法的理论分析 | 第32-33页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第33页 |
| 4.2 垂直投影字符分割算法 | 第33-39页 |
| 4.2.1 二值化 | 第33-34页 |
| 4.2.2 图像腐蚀与膨胀 | 第34-36页 |
| 4.2.3 垂直投影分割字符 | 第36-37页 |
| 4.2.4 实验及结果分析 | 第37-38页 |
| 4.2.5 字符归一化 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 字符识别算法研究 | 第40-57页 |
| 5.1 支持向量机识别算法 | 第40-42页 |
| 5.1.1 支持向量机识别算法的理论分析 | 第40-41页 |
| 5.1.2 支持向量机的实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 5.2 几种识别算法的对比分析 | 第42-43页 |
| 5.2.1 识别算法简介 | 第42-43页 |
| 5.2.2 识别算法的优缺点比较 | 第43页 |
| 5.3 BP 神经网络识别车牌算法 | 第43-50页 |
| 5.3.1 BP 神经网络识别算法理论分析 | 第43-49页 |
| 5.3.2 BP 神经网络设计中的问题 | 第49-50页 |
| 5.4 BP 算法的改进及识别结果分析 | 第50-56页 |
| 5.4.1 BP 算法的改进 | 第50-52页 |
| 5.4.2 识别结果分析 | 第52-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |