车牌识别系统关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 前言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 车牌识别技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第9-10页 |
| 1.3 车牌识别系统简介及技术难点 | 第10-11页 |
| 1.3.1 车牌识别系统简介 | 第10页 |
| 1.3.2 车牌识别系统的技术难点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的工作与安排 | 第11-12页 |
| 第2章 车牌图像预处理 | 第12-17页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第12-13页 |
| 2.2 图像二值化 | 第13-14页 |
| 2.3 边缘检测 | 第14-15页 |
| 2.4 图像缩放 | 第15-17页 |
| 第3章 车牌定位技术研究 | 第17-29页 |
| 3.1 常用的车牌定位算法 | 第17-18页 |
| 3.2 本文采用的车牌定位算法 | 第18-28页 |
| 3.2.1 基于梯度特征的粗定位 | 第18-21页 |
| 3.2.2 基于饱和度特征的粗定位 | 第21-22页 |
| 3.2.3 精确定位 | 第22-24页 |
| 3.2.4 去除伪车牌 | 第24-25页 |
| 3.2.5 实验结果与分析 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 车牌字符分割技术研究 | 第29-34页 |
| 4.1 我国车牌字符特点分析 | 第29页 |
| 4.2 常用车牌字符分割算法 | 第29-30页 |
| 4.3 本文采用的字符分割算法 | 第30-33页 |
| 4.3.1 图像二值化 | 第30页 |
| 4.3.2 牌照反色 | 第30-31页 |
| 4.3.3 倾斜校正 | 第31-32页 |
| 4.3.4 去除边框及噪声 | 第32页 |
| 4.3.5 切割车牌最小区域 | 第32-33页 |
| 4.3.6 字符分割 | 第33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 车牌字符识别技术研究 | 第34-45页 |
| 5.1 常用的车牌字符识别算法 | 第34-35页 |
| 5.2 支持向量机简介 | 第35-37页 |
| 5.3 粒子群优化算法 | 第37-38页 |
| 5.4 基于PSO-SVM的字符识别算法 | 第38-43页 |
| 5.4.1 字符归一化 | 第38-39页 |
| 5.4.2 特征提取 | 第39-40页 |
| 5.4.3 分类器的设计 | 第40-42页 |
| 5.4.4 算法实现与实验结果 | 第42-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 在学期间的科研情况 | 第51页 |
