基于小波包和支持向量机的车牌识别系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第9-11页 |
| ·车牌识别的发展趋势 | 第11页 |
| ·中国车牌的特征 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 2 车牌定位 | 第14-32页 |
| ·车辆图像预处理 | 第14-22页 |
| ·图像灰度化 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第15-16页 |
| ·图像增强 | 第16-20页 |
| ·转换RGB图像到HSI模型彩色空间 | 第20-22页 |
| ·车牌定位 | 第22-31页 |
| ·基于纹理特征定位车牌区域 | 第22-30页 |
| ·基于颜色特征定位车牌区域 | 第30-31页 |
| ·综合两种特征 | 第31页 |
| ·测试结果及本章小结 | 第31-32页 |
| 3 车牌字符分割 | 第32-48页 |
| ·车牌图像校正 | 第32-40页 |
| ·图像倾斜的数学模型 | 第32-33页 |
| ·倾斜车牌倾斜校正特征点提取 | 第33-34页 |
| ·基于主成分分析的车牌校正 | 第34-36页 |
| ·基于Hough变换的车牌校正 | 第36-37页 |
| ·本文的车牌校正算法 | 第37-40页 |
| ·常用的车牌字符分割算法 | 第40-41页 |
| ·基于聚类分析法的字符分割算法 | 第40页 |
| ·基于模板匹配的字符分割算法 | 第40页 |
| ·基于投影的车牌分割算法 | 第40-41页 |
| ·字符分割 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 车牌字符识别 | 第48-66页 |
| ·车牌字符特点分析 | 第48页 |
| ·车牌字符识别综述 | 第48-50页 |
| ·字符特征的提取 | 第50-55页 |
| ·小波包分析 | 第50-53页 |
| ·字符特征提取 | 第53-55页 |
| ·字符识别 | 第55-61页 |
| ·支持向量机理论 | 第55-61页 |
| ·字符识别 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 5 总结和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
