铁路货车车号图像自动采集识别系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| §1-1 课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| §1-2 课题的研究现状 | 第8-10页 |
| §1-3 论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| §1-4 论文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 基于帧间差方法结合背景特征的运动检测方法 | 第12-19页 |
| §2-1 常用的运动检测算法介绍 | 第12-13页 |
| §2-2 本文采用的运动检测算法 | 第13-17页 |
| §2-3 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 图像拼接 | 第19-37页 |
| §3-1 图像拼接概述 | 第19-20页 |
| §3-2 图像畸变校正 | 第20-23页 |
| §3-3 图像预处理 | 第23-27页 |
| 3-3-1 频率域平滑 | 第23-25页 |
| 3-3-2 空域平滑 | 第25-27页 |
| §3-4 图像匹配 | 第27-34页 |
| 3-4-1 常用的图像匹配算法 | 第27-28页 |
| 3-4-2 基于特征点的匹配 | 第28-31页 |
| 3-4-3 基于边缘提取的匹配 | 第31-34页 |
| §3-5 图像融合 | 第34-36页 |
| §3-6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 感兴趣图像甄选 | 第37-48页 |
| §4-1 目前常用的车号定位算法 | 第37页 |
| §4-2 列车间隙的定位 | 第37-40页 |
| §4-3 图像的二值化 | 第40-44页 |
| §4-4 本文采用的车号定位算法 | 第44-47页 |
| §4-5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 系统实现 | 第48-53页 |
| §5-1 系统开发环境 | 第48-51页 |
| §5-2 数据通信与交互 | 第51-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-54页 |
| §6-1 结论 | 第53页 |
| §6-2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
