| 摘要 | 第7-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究的内容 | 第13-15页 |
| 第二章 运动模糊图像的复原 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 运动模糊图像产生的原因 | 第15-17页 |
| 2.3 几种运动模糊图像复原方法对比 | 第17-20页 |
| 2.3.1 维纳滤波复原法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 逆滤波复原法 | 第18-20页 |
| 2.3.3 Lucy-Richardson(L-R)复原法 | 第20页 |
| 2.4 运动模糊图像退化参数的估计 | 第20-24页 |
| 2.4.1 运动模糊角度的估计 | 第21-23页 |
| 2.4.2 运动模糊长度的估计 | 第23-24页 |
| 2.5 基于维纳滤波的运动模糊图像复原 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 车牌定位 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 复原图像预处理 | 第27-28页 |
| 3.2.1 对比度增强 | 第27-28页 |
| 3.2.2 平滑滤波 | 第28页 |
| 3.3 车牌定位 | 第28-34页 |
| 3.3.1 边缘检测 | 第29-32页 |
| 3.3.2 形态学处理 | 第32-34页 |
| 3.4 对车牌图像的处理 | 第34-35页 |
| 3.5 字符分割及归一化 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 字符识别 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于模板匹配的字符识别 | 第37-38页 |
| 4.3 基于BP神经网络的字符识别法 | 第38-43页 |
| 4.3.1 BP神经网络设计 | 第38-40页 |
| 4.3.2 BP神经网络权值修正 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 软件实现及结果分析 | 第45-49页 |
| 5.1 软件实现和结果 | 第45-48页 |
| 5.2 结果分析 | 第48-49页 |
| 第六章 总结展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57页 |