| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·复杂情况下车牌识别的研究意义与特点 | 第12-13页 |
| ·杂情况下车牌识别的国内外研究概况 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第15页 |
| ·本文的主要创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 基于混沌粒子群和Contourlet 域正则化的图像复原 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·Contourlet 域中退化图像正则化模型的建立 | 第17-19页 |
| ·Contourlet 变换 | 第17-18页 |
| ·退化图像在Contourlet 域中正则化模型的建立 | 第18-19页 |
| ·基于混沌粒子群优化算法的正则参数选取 | 第19-20页 |
| ·基本粒子群算法(BPSO) | 第19-20页 |
| ·基于混沌变异的粒子群算法选取正则参数 | 第20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于对偶树复小波变换的污迹车牌图像修复方法 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·对偶树复小波变换 | 第24-26页 |
| ·小波变换概述 | 第24-25页 |
| ·对偶树复小波变换 | 第25-26页 |
| ·基于DT-CWT 的污迹车牌图像的快速修复算法 | 第26-28页 |
| ·基于 DT-CWT 图像修复算法思想 | 第26-27页 |
| ·基于 DT-CWT 的污迹车牌图像修复算法的流程 | 第27-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于改进Sobel 算子边缘检测和数学形态学的多车牌定位 | 第30-37页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·改进的Sobel 算子检测边缘 | 第31-32页 |
| ·Sobel 算子概述 | 第31页 |
| ·改进的Sobel 算子边缘检测 | 第31-32页 |
| ·数学形态学分析 | 第32-33页 |
| ·腐蚀和膨胀运算 | 第33页 |
| ·开运算和闭运算 | 第33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于Tent 映射混沌粒子群和纹理特征的车牌定位方法 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·纹理特征的提取 | 第37-41页 |
| ·基于7 个特征矢量的纹理特征提取 | 第37-39页 |
| ·基于3 组滤波器的纹理特征提取 | 第39-41页 |
| ·Tent 映射混沌粒子群优化算法 | 第41-42页 |
| ·基于 Tent 映射混沌粒子群和7 个特征矢量的车牌定位 | 第42-44页 |
| ·基于TCPSO 和7 个特征矢量的定位算法流程 | 第42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-44页 |
| ·基于 Tent 映射混沌粒子群和3 组滤波器的车牌定位 | 第44-47页 |
| ·基于TCPSO 和3 组滤波器的定位算法流程 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于混沌粒子群和旋转投影的车牌图像倾斜校正 | 第48-53页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·字符旋转投影概述 | 第48-50页 |
| ·垂直倾斜旋转投影 | 第48-49页 |
| ·水平错切旋转投影 | 第49-50页 |
| ·基于混沌粒子群优化算法选取最佳倾斜和错切角度 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的主要工作 | 第53-54页 |
| ·进一步的研究工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第62页 |
