新型车牌定位系统的设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·车牌定位技术的研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 新型车牌定位算法的设计思想 | 第12-16页 |
| ·我国车牌图像的特征 | 第12-13页 |
| ·车牌定位难点 | 第13页 |
| ·本文车牌定位算法的设计思想 | 第13-14页 |
| ·车牌定位的总体流程 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 车辆图像的预处理 | 第16-33页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第16-17页 |
| ·灰度图像增强 | 第17-22页 |
| ·灰度拉伸 | 第18-19页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·基于直方图信息的自适应灰度拉伸 | 第20-22页 |
| ·图像的滤波去噪 | 第22-24页 |
| ·边缘检测技术 | 第24-29页 |
| ·边缘图像二值化 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于机器学习的车牌粗定位算法 | 第33-42页 |
| ·滑窗扫描边缘图像 | 第33-34页 |
| ·Haar-like特征提取 | 第34-35页 |
| ·Adaboost算法分析 | 第35-37页 |
| ·Adaboost级联分类器 | 第37-38页 |
| ·级联分类器的训练 | 第38-39页 |
| ·利用Adaboost级联分类器粗定位车牌 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 精确定位车牌 | 第42-49页 |
| ·边缘颜色对概念 | 第42-43页 |
| ·检测边缘颜色对 | 第43-47页 |
| ·彩色图像增强 | 第43-45页 |
| ·字符边缘提取 | 第45-46页 |
| ·边缘颜色对搜索 | 第46-47页 |
| ·利用边缘颜色对精确筛选车牌 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
