| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术研究发展现状 | 第12-15页 |
| ·车牌定位技术的研究发展现状 | 第12-14页 |
| ·车牌字符分割技术的研究发展现状 | 第14-15页 |
| ·车牌字符识别技术研究发展现状 | 第15页 |
| ·国内外产品的研发现状及其技术指标 | 第15-17页 |
| ·低质量车牌识别的难点及待解决问题 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 基于先验知识的车牌定位方法 | 第20-47页 |
| ·车牌定位中可利用的先验知识 | 第21-23页 |
| ·针对各种恶劣条件的图像预处理 | 第23-27页 |
| ·灰度拉伸增强对比度 | 第23-25页 |
| ·中值滤波去除噪声 | 第25-27页 |
| ·基于离散二维小波变换(DWT2)的车牌字符边缘检测 | 第27-35页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第27-28页 |
| ·离散二维小波变换原理 | 第28-31页 |
| ·根据先验知识构造滤波器 | 第31-32页 |
| ·基于DWT2变换的字符笔画边缘提取 | 第32-33页 |
| ·二值化 | 第33-35页 |
| ·基于形态学处理的车牌区粗定位 | 第35-40页 |
| ·数学形态学的基本运算 | 第35-37页 |
| ·基于形态学运算的候选区域选取 | 第37-39页 |
| ·基于结构特征的候选区域筛选 | 第39-40页 |
| ·基于笔画和字符分布特征统计的车牌精定位 | 第40-44页 |
| ·候选区的二值处理 | 第40-41页 |
| ·车牌的精定位 | 第41-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第3章 基于先验知识的质量退化车牌分割算法 | 第47-55页 |
| ·字符分割中可以利用的先验知识 | 第47-48页 |
| ·基于Radon变换原理的倾斜车牌矫正 | 第48-49页 |
| ·基于垂直投影法的车牌字符粗分割 | 第49-51页 |
| ·粘连字符的分割 | 第51-52页 |
| ·断裂字符的合并 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 第4章 基于SVM的车牌字符识别方法 | 第55-67页 |
| ·字符识别中可利用的先验知识 | 第56-57页 |
| ·统计学习理论与支撑向量机 | 第57页 |
| ·SVM基本原理 | 第57-59页 |
| ·基于SVM的车牌字符识别原理 | 第59-65页 |
| ·车牌字符的预处理及特征提取 | 第60-61页 |
| ·分类方法及样本集的选择 | 第61-64页 |
| ·核函数及参数的选择 | 第64-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 系统的设计及软件实现 | 第67-71页 |
| ·系统的总体结构 | 第67页 |
| ·系统的软件流程 | 第67-68页 |
| ·系统运行的软硬件配置及画面采集要求 | 第68-69页 |
| ·系统的运行界面 | 第69-70页 |
| ·测试结果 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 研究生履历 | 第80页 |