复杂背景下的车牌识别系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·智能交通系统研究背景 | 第7-8页 |
| ·车牌识别技术的应用领域及商业价值 | 第8-9页 |
| ·车牌定位技术研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·车牌定位技术介绍 | 第10-12页 |
| ·字符分割识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·字符分割的现状及难点 | 第12页 |
| ·字符识别的现状及难点 | 第12-13页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 背景估计与运动区域检测 | 第15-25页 |
| ·背景估计 | 第16-21页 |
| ·多帧求平均法 | 第16-17页 |
| ·统计直方图法 | 第17页 |
| ·统计中值法 | 第17-18页 |
| ·实验结果及分析 | 第18-21页 |
| ·运动区域检测 | 第21-22页 |
| ·单车辆运动区域检测 | 第21-22页 |
| ·多车辆运动区域检测 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-25页 |
| 第三章 车牌图像的预处理 | 第25-35页 |
| ·图像的颜色表示 | 第25页 |
| ·车牌图像预处理 | 第25-31页 |
| ·车牌图像灰度化 | 第25-27页 |
| ·车牌灰度图像滤波 | 第27页 |
| ·车牌图像边缘检测 | 第27-29页 |
| ·车牌图像二值化 | 第29-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-33页 |
| ·不同光照条件下的图像预处理结果分析 | 第31-32页 |
| ·改进算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 车牌定位算法 | 第35-55页 |
| ·传统车牌定位算法 | 第35-46页 |
| ·车牌基本特征 | 第36-37页 |
| ·车牌区域黑白跳变特征 | 第37-38页 |
| ·Tamura 纹理特性 | 第38-40页 |
| ·车牌水平定位算法 | 第40-42页 |
| ·车牌垂直定位算法 | 第42-44页 |
| ·车牌颜色判断及其细定位 | 第44-46页 |
| ·RGB 色彩空间下的车牌定位算法 | 第46-51页 |
| ·彩色图像的特征值计算及二值化 | 第47-50页 |
| ·对实验结果的分析 | 第50-51页 |
| ·基于Adaboost 的车牌定位算法 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 字符分割方法研究 | 第55-69页 |
| ·车牌字符的水平切分 | 第55-57页 |
| ·车牌字符的垂直分割 | 第57-62页 |
| ·字符垂直分割方法 | 第58-60页 |
| ·特殊情况的处理 | 第60-62页 |
| ·倾斜校正 | 第62-64页 |
| ·字符分割方法的流程控制 | 第64-65页 |
| ·字符识别 | 第65-67页 |
| ·字符的归一化 | 第65-66页 |
| ·字符的平滑 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 实验结果分析 | 第69-87页 |
| ·实际的车牌识别系统介绍及其性能 | 第69-72页 |
| ·车牌定位的实验结果 | 第72-82页 |
| ·跳变法车牌定位 | 第72-76页 |
| ·颜色法车牌定位 | 第76-80页 |
| ·Adaboost 算法车牌定位 | 第80-82页 |
| ·字符分割实验结果 | 第82-85页 |
| ·理想车牌的分割实验 | 第82-83页 |
| ·有噪声车牌的分割实验 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第七章 结束语 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
