| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 车牌识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文所做工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于自适应阈值边缘的车牌定位 | 第16-37页 |
| 2.1 车牌定位概述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 车牌特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 常用车牌定位算法 | 第17-20页 |
| 2.2 原始图像处理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 原始图像存在的问题 | 第20页 |
| 2.2.2 灰度化与去噪实现 | 第20-22页 |
| 2.2.3 光照均衡 | 第22页 |
| 2.2.4 图像增强 | 第22-24页 |
| 2.3 自适应阈值边缘检测定位 | 第24-34页 |
| 2.3.1 边缘检测算子 | 第24-26页 |
| 2.3.2 加权梯度值处理 | 第26-27页 |
| 2.3.3 数学形态学概述 | 第27-28页 |
| 2.3.4 自适应阈值边缘检测与形态学处理 | 第28-31页 |
| 2.3.5 疑似区车牌过滤 | 第31-34页 |
| 2.4 实验分析 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于字符特征和垂直投影车牌分割 | 第37-46页 |
| 3.1 车牌字符分割概述 | 第37-39页 |
| 3.1.1 常用倾斜校正算法 | 第37-38页 |
| 3.1.2 常用车牌字符分割算法 | 第38-39页 |
| 3.2 基于字符特征和垂直投影字符分割 | 第39-44页 |
| 3.2.1 车牌水平倾斜校正 | 第39-41页 |
| 3.2.2 车牌上下边框去除 | 第41-42页 |
| 3.2.3 车牌垂直倾斜校正 | 第42页 |
| 3.2.4 字符分割处理 | 第42-44页 |
| 3.3 实验分析 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于改进极速学习机算法的字符识别 | 第46-65页 |
| 4.1 字符识别概述 | 第46-47页 |
| 4.2 字符预处理 | 第47-49页 |
| 4.2.1 标准化处理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 平滑处理 | 第49页 |
| 4.3 基于在线序列极速学习机的车牌字符识别 | 第49-57页 |
| 4.3.1 在线序列极速学习机 | 第49-52页 |
| 4.3.2 车牌字符的特征提取 | 第52-54页 |
| 4.3.3 车牌字符分类器的设计 | 第54-56页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.4 基于迟滞特性自选择极速学习机的车牌字符识别 | 第57-64页 |
| 4.4.1 迟滞激励函数模型 | 第57-59页 |
| 4.4.2 迟滞参数的训练算法 | 第59-61页 |
| 4.4.3 迟滞特性的自选择极速学习机算法 | 第61-63页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第63页 |
| 4.4.5 迟滞参数初值范围选择 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 论文总结 | 第65-66页 |
| 5.2 课题展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |