复杂背景下的车牌定位算法研究
| 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 |
| ·本论文主要研究内容 | 第12-15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21-23页 |
| ·单车辆运动区域检测 | 第21-22页 |
| ·多车辆运动区域检测 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25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 基于车牌纹理特性的定位算法 | 第35-49页 |
| ·车牌特征 | 第36-38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 |
| ·定位算法原理介绍 | 第38-41页 |
| ·Run Length 编码介绍 | 第38-39页 |
| ·Tamura 纹理特性 | 第39-41页 |
| ·车牌定位算法介绍 | 第41-46页 |
| ·车牌水平定位算法 | 第41-42页 |
| ·车牌垂直定位算法 | 第42-43页 |
| ·车牌颜色判断及其细定位 | 第43-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·车牌水平定位结果分析 | 第46-47页 |
| ·车牌垂直定位结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第49-58页 |
| ·不同光照条件下的定位结果分析 | 第50-53页 |
| ·顺光情况下的定位结果分析 | 第50页 |
| ·逆光情况下的定位结果分析 | 第50-51页 |
| ·阴天车牌的定位结果分析 | 第51-52页 |
| ·晚上车牌的定位结果分析 | 第52页 |
| ·实验数据分析 | 第52-53页 |
| ·不同大小的车牌定位结果分析 | 第53-55页 |
| ·大车牌定位结果分析 | 第53-54页 |
| ·中车牌定位结果分析 | 第54页 |
| ·小车牌定位结果分析 | 第54-55页 |
| ·实验数据分析 | 第55页 |
| ·国外车牌的定位结果分析 | 第55-56页 |
| ·改进方法介绍 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结束语 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
