| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文主要工作特色 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 HSV色彩空间 | 第14-15页 |
| 2.2 Retinex图像增强算法 | 第15-17页 |
| 2.3 边缘检测算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 Sobel算子 | 第17-18页 |
| 2.3.2 Canny算子 | 第18-19页 |
| 2.4 Mser极大稳定值区域 | 第19-20页 |
| 2.5 支持向量机 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 机车车号图像预处理 | 第22-34页 |
| 3.1 图像尺度与ROI区域选择 | 第23页 |
| 3.2 图像增强 | 第23-26页 |
| 3.2.1 对数变换 | 第24-25页 |
| 3.2.2 Retinex图像增强 | 第25-26页 |
| 3.2.3 Gamma校正 | 第26页 |
| 3.3 噪声处理 | 第26-31页 |
| 3.3.1 高斯模糊 | 第27页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第27-28页 |
| 3.3.3 引导滤波 | 第28-31页 |
| 3.4 图像降维 | 第31-32页 |
| 3.4.1 灰度化 | 第31页 |
| 3.4.2 通道分离 | 第31-32页 |
| 3.5 颜色特征提取 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 车号区域定位 | 第34-53页 |
| 4.1 车号候选区域提取 | 第34-44页 |
| 4.1.1 基于颜色特征的候选区域提取 | 第35-38页 |
| 4.1.2 基于Sobel算子的候选区域提取 | 第38-40页 |
| 4.1.3 基于Canny算子的候选区域提取 | 第40-41页 |
| 4.1.4 基于HSV空间及Sobel检测的候选区域提取 | 第41-42页 |
| 4.1.5 基于Mser算法的候选区域提取 | 第42-43页 |
| 4.1.6 候选区域提取算法对比 | 第43-44页 |
| 4.2 车号粗定位 | 第44-51页 |
| 4.2.1 候选区域处理 | 第44-47页 |
| 4.2.2 候选区域处理分析 | 第47-48页 |
| 4.2.3 候选区域判断 | 第48-50页 |
| 4.2.4 候选区域判断实验分析 | 第50-51页 |
| 4.3 车号区域精准定位 | 第51页 |
| 4.4 罗马字符定位及合成 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第53-61页 |
| 5.1 需求分析 | 第53页 |
| 5.2 概要设计 | 第53-54页 |
| 5.3 详细设计 | 第54-57页 |
| 5.4 编码与实现 | 第57-58页 |
| 5.4.1 类设计 | 第57-58页 |
| 5.4.2 DLL设计 | 第58页 |
| 5.4.3 接口设计 | 第58页 |
| 5.5 算法测试 | 第58-60页 |
| 5.5.1 算法测试及分析 | 第59-60页 |
| 5.5.2 系统改进 | 第60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 未来展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录A 攻读学位期间的科研成果 | 第66-67页 |
| 在校期间参与项目 | 第66页 |
| 软件著作权 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |