基于压缩感知的车牌识别系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12页 |
| ·本文主要框架 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论框架及车牌识别系统描述 | 第14-27页 |
| ·CS模型 | 第14-16页 |
| ·CS内容 | 第16-19页 |
| ·研究信号的稀疏表示 | 第16-17页 |
| ·观测矩阵的寻找 | 第17-19页 |
| ·信号重构问题 | 第19页 |
| ·CS应用领域 | 第19-23页 |
| ·红外成像以及遥感的应用 | 第20页 |
| ·单像素相机 | 第20-21页 |
| ·医学应用 | 第21-22页 |
| ·无线通信网络应用 | 第22-23页 |
| ·车牌识别的基本原理及流程 | 第23-25页 |
| ·车牌识别系统中数字图像处理系统 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 信号压缩及重建算法研究对比 | 第27-38页 |
| ·基于贝叶斯的压缩感知(BCS) | 第27-30页 |
| ·观测模型 | 第27-28页 |
| ·信号模型 | 第28页 |
| ·层次稀疏先验概率 | 第28-30页 |
| ·基于压缩感知的新型信号处理算法 | 第30-33页 |
| ·新旧算法仿真实验及结果分析 | 第33-37页 |
| ·一维信号的处理及结果 | 第33-34页 |
| ·对于二维信号的处理及结果 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于压缩感知的车牌图像处理算法 | 第38-44页 |
| ·现有图像数据处理的现状 | 第38-39页 |
| ·小波变换简介 | 第39-40页 |
| ·离散小波变换简介 | 第40-41页 |
| ·二维小波变换简介 | 第41-42页 |
| ·新方法可行性分析及DCT变换 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 新算法的实用性分析 | 第44-62页 |
| ·新算法介绍 | 第44-45页 |
| ·新算法的仿真分析 | 第45-48页 |
| ·新算法的实用条件 | 第48-61页 |
| ·新的方法可以适用的硬件环境 | 第48-49页 |
| ·新的方法可以适用的软件环境 | 第49-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和完成的专利 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
