基于小波分析的图像处理及其在车牌识别中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·模式识别技术及其发展 | 第8-9页 |
| ·模式识别的概念及组成 | 第8-9页 |
| ·模式识别技术的发展 | 第9页 |
| ·车牌识别研究及应用 | 第9-11页 |
| ·当前研究及商业前景 | 第9-10页 |
| ·基本原理 | 第10-11页 |
| ·数字图像处理系统 | 第11-12页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第12-23页 |
| ·傅立叶变换到小波分析 | 第12-16页 |
| ·傅立叶变换 | 第12-13页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第13-14页 |
| ·小波分析 | 第14-15页 |
| ·小波分析与傅立叶变换的比较 | 第15-16页 |
| ·多分辨率分析 | 第16-22页 |
| ·一维多分辨率分析 | 第16-18页 |
| ·一维Mallat 算法 | 第18-19页 |
| ·二维多分辨率分析 | 第19-20页 |
| ·二维Mallat 算法 | 第20-22页 |
| ·小波分析与信号、图像 | 第22-23页 |
| 第三章 图像的分割去噪 | 第23-38页 |
| ·二进小波 | 第23-24页 |
| ·多尺度边缘检测 | 第24-27页 |
| ·候选阈值点的小波自适应提取 | 第27-34页 |
| ·最佳尺度的选取 | 第28-29页 |
| ·阈值在候选点中的唯一定位 | 第29-32页 |
| ·小波的选择 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·图像去噪预处理 | 第34-38页 |
| 第四章 字符的特征提取 | 第38-47页 |
| ·字符的小波特征提取 | 第38-45页 |
| ·字符特征提取方法的分析 | 第38页 |
| ·图像字符小波特征向量的构造 | 第38-42页 |
| ·图像字符小波特征向量的提取 | 第42-45页 |
| ·全局模板特征向量 | 第45-47页 |
| 第五章 车牌字符的识别 | 第47-56页 |
| ·常用的一些算法 | 第47-48页 |
| ·字符识别器 | 第48-56页 |
| ·字符识别器的原理 | 第48-53页 |
| ·字符识别器的识别特点 | 第53页 |
| ·应用实例 | 第53-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
