基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·智能交通系统（ITS） | 第8页 |
| ·汽车牌照识别技术（LPR） | 第8-9页 |
| ·LPR 技术的一些难点 | 第9页 |
| ·课题介绍和研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文章节安排 | 第10-12页 |
| 2 图像处理方法 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·图像灰度化 | 第12页 |
| ·车牌图像二值化方法 | 第12-14页 |
| ·使用大津（Otsu）法进行二值化处理 | 第12-13页 |
| ·对光照不均图像样本的处理 | 第13-14页 |
| ·形态学图像处理 | 第14-18页 |
| ·膨胀、腐蚀 | 第14-16页 |
| ·开运算与闭运算 | 第16-17页 |
| ·欧拉数 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 车牌图像的提取 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·车牌图像提取的主要难点 | 第19页 |
| ·车牌图像提取的主要方法 | 第19-20页 |
| ·车牌的特征研究 | 第20-22页 |
| ·我国车牌标准的一些先验知识 | 第20-21页 |
| ·车牌图像区域的特征研究 | 第21-22页 |
| ·车牌图像区域的提取 | 第22-29页 |
| ·使用边缘灰度跳变检测法进行粗定位 | 第22-26页 |
| ·基于混沌理论的车牌图像匹配算法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 车牌图像的矫正 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·传统车牌图像矫正方法存在的问题 | 第30-31页 |
| ·车牌图像的矫正算法 | 第31-38页 |
| ·Radon 变换 | 第31-32页 |
| ·最大零空列判决检测 | 第32-35页 |
| ·双线性变换 | 第35-38页 |
| ·两种算法的分析比较 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 车牌字符的分割提取与识别 | 第39-46页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·车牌字符的分割提取 | 第39-42页 |
| ·边界投影法 | 第39-41页 |
| ·字符的分割提取 | 第41-42页 |
| ·车牌字符的识别 | 第42-45页 |
| ·车牌汉字字符的识别 | 第42-43页 |
| ·模糊模式识别基本理论 | 第43-44页 |
| ·车牌数字与字母的识别方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 6 车牌自动识别系统的实现方案和测试结果 | 第46-52页 |
| ·系统设计 | 第46-48页 |
| ·车牌自动识别系统方案介绍 | 第46-47页 |
| ·车牌自动识别系统处理软件基本流程 | 第47-48页 |
| ·测试结果 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 7 本文总结及研究展望 | 第52-53页 |
| ·本文结论 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-59页 |
| A 作者攻读硕士学位期间参加科研和发表论文情况 | 第57-58页 |
| B 高斯消元法算法实现伪代码 | 第58-59页 |
