车牌识别关键技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·车牌识别在智能交通中的应用 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统原理及其技术方法 | 第12-14页 |
| ·车牌识别系统原理 | 第12-13页 |
| ·车牌识别技术方法 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 车牌图像预处理 | 第17-38页 |
| ·图像灰度化 | 第17-19页 |
| ·图像增强 | 第19-21页 |
| ·图像二值化 | 第21-22页 |
| ·边缘检测 | 第22-32页 |
| ·梯度算子 | 第23-24页 |
| ·一阶微分算子 | 第24-26页 |
| ·二阶微分算子 | 第26-27页 |
| ·改进的梯度算法 | 第27-32页 |
| ·数学形态学处理 | 第32-37页 |
| ·数学形态学的基本操作 | 第32-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 车牌定位方法的研究 | 第38-51页 |
| ·我国汽车牌照的特征 | 第38-39页 |
| ·本文的车牌定位方法 | 第39-48页 |
| ·预处理操作 | 第40-41页 |
| ·自适应阈值 | 第41-43页 |
| ·国内车牌初定位 | 第43-44页 |
| ·国外车牌初定位 | 第44-45页 |
| ·倾斜校正 | 第45-47页 |
| ·车牌精确定位 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 字符分割方法的研究 | 第51-57页 |
| ·字符分割常用方法 | 第51页 |
| ·基于投影法的自适应字符分割 | 第51-53页 |
| ·粘连及断裂字符的处理 | 第53-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 字符识别方法的研究 | 第57-64页 |
| ·字符识别常用方法 | 第57页 |
| ·车牌字符预处理 | 第57-58页 |
| ·基于BP 神经网络的车牌字符识别方法 | 第58-61页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第58-59页 |
| ·BP 网络分类器的确定 | 第59页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第59-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·系统整体测试 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第69页 |
