小波分析在图像分割和车牌识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-11页 |
| 2 小波分析基础理论 | 第11-23页 |
| ·从 Fourier 分析到小波分析 | 第11-14页 |
| ·Fourier 分析 | 第11-12页 |
| ·Gabor 变换 | 第12-13页 |
| ·小波分析 | 第13-14页 |
| ·多尺度分析(MRA) | 第14-23页 |
| ·多尺度分析的定义 | 第14-15页 |
| ·Mallat 算法 | 第15-18页 |
| ·二维多分辨分析 | 第18-21页 |
| ·二进小波变换 | 第21-23页 |
| 3 小波分析在图像分割中的应用研究 | 第23-34页 |
| ·图像分割研究现状 | 第23-24页 |
| ·图像分割的定义 | 第23页 |
| ·图像分割的一般过程 | 第23-24页 |
| ·图像分割的方法 | 第24-29页 |
| ·小波分析在图像分割中的应用 | 第24页 |
| ·主动轮廓模型(Snake 模型) | 第24-29页 |
| ·基于二进小波变换的主动轮廓模型 | 第29-33页 |
| ·基于二进小波变换的改进外力场 | 第29-31页 |
| ·Snake 初始轮廓点的选取 | 第31-32页 |
| ·实验步骤与结果 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 车牌识别中若干问题研究 | 第34-59页 |
| ·车牌识别的目标 | 第34页 |
| ·车牌特征 | 第34页 |
| ·车牌定位 | 第34-43页 |
| ·数学形态学基础 | 第35-38页 |
| ·利用车牌灰度变换特征的自适应车牌定位方法 | 第38-43页 |
| ·车牌字符分割 | 第43-55页 |
| ·Harris 角点检测 | 第43-44页 |
| ·Hough 变换 | 第44-46页 |
| ·基于角点检测与Hough 变换的车牌倾斜矫正 | 第46-48页 |
| ·车牌图像二值化 | 第48-50页 |
| ·字符分割 | 第50-55页 |
| ·字符识别 | 第55-58页 |
| ·创建匹配模板 | 第56页 |
| ·字符的归一化 | 第56-57页 |
| ·模板匹配 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-60页 |
| ·主要结论 | 第59页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
