基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·图像预处理方法的研究 | 第12-13页 |
| ·车牌定位方法的研究 | 第13页 |
| ·基于彩色和黑白纹理的车牌定位方法 | 第13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 2 常用图像处理方法 | 第15-29页 |
| ·图像灰度化和二值化 | 第16-18页 |
| ·图像的灰度化 | 第16-17页 |
| ·灰度变换 | 第17-18页 |
| ·图像的二值化 | 第18页 |
| ·边缘检测 | 第18-23页 |
| ·图像的边缘及其特性 | 第19页 |
| ·边缘检测算法 | 第19-23页 |
| ·图像的去噪处理 | 第23-24页 |
| ·形态学概述 | 第24-29页 |
| ·数学形态学简介 | 第24-25页 |
| ·数学形态学的基本运算 | 第25-26页 |
| ·数学形态学处理示例 | 第26-29页 |
| 3 典型车牌定位方法 | 第29-38页 |
| ·车牌特征 | 第29-32页 |
| ·GA36-92 车牌标准 | 第29-30页 |
| ·车牌特征 | 第30-31页 |
| ·我国车牌的特殊性 | 第31-32页 |
| ·车牌定位方法的种类 | 第32-38页 |
| ·纹理特征法 | 第33-37页 |
| ·形状特征法——直线边缘检测 | 第37页 |
| ·神经网络法 | 第37页 |
| ·多分辨率方法 | 第37页 |
| ·基于彩色图的车牌分割方法 | 第37-38页 |
| 4 基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位方法 | 第38-56页 |
| ·车牌图像预处理 | 第38页 |
| ·基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位方法 | 第38-53页 |
| ·基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位算法流程 | 第38-39页 |
| ·基于RGB 颜色信息的车牌定位方法 | 第39-41页 |
| ·基于纹理特征的车牌定位算法 | 第41-43页 |
| ·基于HSV 颜色模型的车牌定位方法 | 第43-53页 |
| ·基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位方法的优势 | 第53-56页 |
| ·与纹理特征车牌定位方法相比较的优势 | 第53-55页 |
| ·与基于彩色的车牌定位方法相比较的优势 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
