汽车牌照识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·车牌识别技术的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·车牌识别技术的发展与现状 | 第11-15页 |
| ·课题技术难点与本文结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 车牌定位 | 第18-40页 |
| ·车牌概述 | 第18-20页 |
| ·车牌定位预处理 | 第20-35页 |
| ·图像灰度化 | 第20-22页 |
| ·图像二值化 | 第22-26页 |
| ·图像边缘检测 | 第26-30页 |
| ·图像滤波处理 | 第30-35页 |
| ·车牌定位 | 第35-39页 |
| ·粗略定位 | 第35-38页 |
| ·精确定位 | 第38-39页 |
| ·车牌定位实验结果 | 第39-40页 |
| 第三章 车牌字符分割 | 第40-50页 |
| ·车牌图像二值化 | 第40页 |
| ·车牌矫正 | 第40-44页 |
| ·Hough变换 | 第41-42页 |
| ·Radon变换 | 第42-44页 |
| ·倾斜度矫正 | 第44页 |
| ·去除铆钉和边框 | 第44-45页 |
| ·统一车牌底色 | 第45-46页 |
| ·字符分割 | 第46-49页 |
| ·常用的字符分割方法 | 第46页 |
| ·字符块的提取 | 第46-47页 |
| ·粘连及断裂字符块的处理 | 第47-49页 |
| ·字符归一化 | 第49-50页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第50-71页 |
| ·车牌字符识别常用方法 | 第50-52页 |
| ·字符预处理 | 第52-57页 |
| ·平滑 | 第52-56页 |
| ·细化 | 第56-57页 |
| ·字符特征提取 | 第57-60页 |
| ·粗网格特征提取 | 第57-59页 |
| ·外围特征提取 | 第59-60页 |
| ·笔划密度特征提取 | 第60页 |
| ·神经网络理论基础 | 第60-66页 |
| ·神经网络概述 | 第60-62页 |
| ·神经网络单元 | 第62-63页 |
| ·神经网络结构 | 第63页 |
| ·神经网络学习规则 | 第63-65页 |
| ·BP神经网络 | 第65-66页 |
| ·基于BP神经网络的字符识别 | 第66-70页 |
| ·BP网络学习算法 | 第66-68页 |
| ·BP网络设计 | 第68-70页 |
| ·字符识别实验结果 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
