弱光照度环境下车牌定位算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 车牌定位目前存在难点分析 | 第16-20页 |
| 1.3.1 中国车牌的规范和标准 | 第16-18页 |
| 1.3.2 我国机动车牌照的特点 | 第18页 |
| 1.3.3 与国外相比我国车牌的特殊性 | 第18-20页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 车牌定位背景知识 | 第23-28页 |
| 2.1 车牌识别系统(LPRS) | 第23-25页 |
| 2.1.1 车牌识别系统的基本原理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 车牌识别系统的基本组成 | 第24-25页 |
| 2.2 车牌定位相关研究及其分析 | 第25-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-28页 |
| 第3章 车牌定位算法相关理论 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 图像预处理理论 | 第28-32页 |
| 3.2.1 RGB彩色图像灰度化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第29-31页 |
| 3.2.3 图像二值化 | 第31-32页 |
| 3.3 常用的边缘检测方法 | 第32-34页 |
| 3.4 数学形态学 | 第34页 |
| 3.5 SIFT特征匹配 | 第34-40页 |
| 3.5.1 SIFT算法简介 | 第34-35页 |
| 3.5.2 尺度空间极值点检测 | 第35-37页 |
| 3.5.3 精确定位极值点 | 第37-38页 |
| 3.5.4 关键点方向匹配 | 第38-39页 |
| 3.5.5 关键点特征描述 | 第39-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于SIFT特征匹配定位算法 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 图像预处理 | 第41-45页 |
| 4.2.1 RGB彩色图像灰度化 | 第41-42页 |
| 4.2.2 拉普拉斯去噪 | 第42-44页 |
| 4.2.3 Otsu算法二值化 | 第44-45页 |
| 4.3 车牌区域粗定位 | 第45-48页 |
| 4.3.1 Robert算子边缘检测 | 第45-47页 |
| 4.3.2 数学形态学处理 | 第47-48页 |
| 4.4 基于SIFT的车牌精确定位 | 第48-50页 |
| 4.5 对比分析实验 | 第50-51页 |
| 4.6 小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于PCNN和行扫描的车牌定位算法 | 第53-60页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 一种简化的PCNN模型 | 第53-55页 |
| 5.3 基于行扫描的水平定位 | 第55-56页 |
| 5.4 垂直投影法定位左右边界 | 第56页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 5.6 小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的项目 | 第68页 |
