机动车辆牌照识别系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的背景及研究目的 | 第10-11页 |
| ·车辆牌照识别技术的研究现状及发展 | 第11-13页 |
| ·现有技术存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文提出的技术解决方案 | 第14-17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 基于颜色搭配和纹理特征的牌照定位方法 | 第18-31页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·颜色空间转换及颜色识别方法 | 第19-23页 |
| ·图像颜色空间及转换 | 第19-22页 |
| ·利用BP神经网络实现颜色识别 | 第22-23页 |
| ·牌照粗定位 | 第23-26页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第23-24页 |
| ·基本边缘检测 | 第24-25页 |
| ·基于颜色搭配掩模矩阵的边缘约束 | 第25-26页 |
| ·牌照精定位 | 第26-28页 |
| ·形态学处理过程 | 第27-28页 |
| ·纹理分析定位过程 | 第28页 |
| ·实验与结果分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于图像处理的字符分割方法 | 第31-43页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·牌照图像预处理 | 第32-38页 |
| ·目标增强 | 第32-33页 |
| ·二值化 | 第33-34页 |
| ·尺寸归一化 | 第34-35页 |
| ·字符牵连及边框消除 | 第35-36页 |
| ·倾斜校正 | 第36-37页 |
| ·选定字符区域 | 第37-38页 |
| ·投影判断与字符分割 | 第38-40页 |
| ·水平投影判断 | 第38-39页 |
| ·字符分割 | 第39-40页 |
| ·实验与结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于BP神经网络的字符识别方法 | 第43-54页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·字符分类及特征抽取 | 第44-47页 |
| ·字符分类 | 第44-46页 |
| ·字符特征抽取 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的设计策略 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络传递函数的选取 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络训练误差的选择 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络训练及字符识别 | 第50-52页 |
| ·神经网络训练 | 第50-51页 |
| ·字符识别过程 | 第51-52页 |
| ·实验与结果分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 系统集成实验及结果分析 | 第54-57页 |
| ·集成实验系统的构成 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
