机动车车牌智能识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的背景及其研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·存在的问题分析 | 第9-10页 |
| ·论文的结构安排、技术路线以及创新之处 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第10-11页 |
| ·课题研究的创新之处 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 车牌图像预处理 | 第12-28页 |
| ·图像数字化 | 第12-13页 |
| ·动态影像和图像获取 | 第12-13页 |
| ·图像数字化 | 第13页 |
| ·车牌图像预处理 | 第13-21页 |
| ·图像灰度化 | 第15-16页 |
| ·图像增强 | 第16-21页 |
| ·图像预处理方法 | 第21-23页 |
| ·多图像平均法 | 第21-22页 |
| ·同态滤波器增强 | 第22-23页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的图像滤波 | 第23-27页 |
| ·卡尔曼滤波器数学模型 | 第23-24页 |
| ·卡尔曼滤波器滤波原理 | 第24-26页 |
| ·卡尔曼滤波器预处理的实现 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车牌区域定位 | 第28-35页 |
| ·车牌定位方法 | 第28-29页 |
| ·分水岭算法 | 第29-34页 |
| ·分水岭算法基础 | 第30-31页 |
| ·分水岭算法基本步骤 | 第31-32页 |
| ·分水岭算法车牌定位实现 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 车牌字符分割 | 第35-46页 |
| ·车牌字符分割方法 | 第35-38页 |
| ·边缘检测 | 第36-37页 |
| ·字符边界追踪 | 第37页 |
| ·Hough变换 | 第37-38页 |
| ·几何失真校正 | 第38-40页 |
| ·车牌区域失真校正 | 第38-40页 |
| ·校正失真车牌区域的实现 | 第40页 |
| ·基于区域的分割 | 第40-45页 |
| ·区域生长法 | 第41页 |
| ·区域分裂与合并 | 第41-43页 |
| ·车牌字符分割的实现 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 车牌字符识别 | 第46-54页 |
| ·车牌字符识别过程 | 第46-47页 |
| ·车牌字符识别方法 | 第47-49页 |
| ·基于支持向量机的车牌字符识别 | 第47-48页 |
| ·基于模板匹配的车牌字符识别 | 第48-49页 |
| ·基于神经网络的车牌字符识别 | 第49-53页 |
| ·BP神经网络基础 | 第49-50页 |
| ·基于改进的BP神经网络的车牌字符识别 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 硕士学位期间参与的课题及发表的学术论文 | 第59页 |
