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聚类与遗传混合优化RBF神经网络的车牌识别研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 车牌识别系统研究现状第12-13页
        1.2.1 国内车牌识别技术研究现状第12-13页
        1.2.2 国外车牌识别技术研究现状第13页
    1.3 车牌识别难点第13-14页
    1.4 课题研究内容第14页
    1.5 论文的结构安排第14-16页
第2章 边缘检测和数学形态学结合的车牌定位研究第16-29页
    2.1 车牌定位方法概述第16-17页
        2.1.1 基于边缘检测的车牌定位方法第16页
        2.1.2 基于几何特征的车牌定位方法第16-17页
        2.1.3 基于投影的车牌定位方法第17页
        2.1.4 基于彩色空间转换的车牌定位法第17页
    2.2 图像预处理第17-21页
        2.2.1 彩色车牌图像灰度化第17-18页
        2.2.2 基于灰度形态学运算的车牌图像区域增强第18-21页
    2.3 基于边缘检测与数学形态学相结合的车牌定位第21-28页
        2.3.1 车牌边缘检测第21-24页
        2.3.2 车牌边缘图像水平跳变点统计确定车牌候选区域第24-25页
        2.3.3 数学形态学运算处理车牌候选区域第25-27页
        2.3.4 伪车牌区域的去除第27-28页
    2.4 车牌定位实验结果与分析第28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 连通域与模板匹配相结合的字符分割算法设计第29-42页
    3.1 标准车牌字符的排列特点简介第29页
    3.2 常用的字符分割方法概述第29-31页
        3.2.1 基于投影的字符分割方法第30页
        3.2.2 基于模板匹配的字符分割方法第30-31页
        3.2.3 基于连通域的字符分割方法第31页
    3.3 基于radon变换的车牌倾斜矫正第31-34页
    3.4 车牌边缘的去除第34-36页
        3.4.1 车牌二值化第34页
        3.4.2 基于边缘跳变点统计的车牌上下边缘去除第34-35页
        3.4.3 基于模板匹配的车牌左右边缘去除第35-36页
    3.5 基于连通域与模板匹配的字符分割第36-40页
        3.5.1 基于模板匹配的二三字符间隔区域位置确定第36-37页
        3.5.2 连通域与模板匹配结合的车牌右半区域字符分割第37-39页
        3.5.3 连通域与模板匹配结合的车牌左半区域字符分割第39-40页
    3.6 字符分割实验结果与分析第40-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第4章 混合优化的RBF网络车牌识别方法第42-53页
    4.1 字符特征提取常用方法概述第42页
        4.1.1 字符结构特征提取法第42页
        4.1.2 字符统计特征提取法第42页
    4.2 字符识别常用方法概述第42-43页
        4.2.1 基于模板匹配的字符识别方法第43页
        4.2.2 神经网络字符识别法第43页
    4.3 字符尺寸归一化第43-44页
    4.4 基于hog的字符特征提取第44-45页
    4.5 聚类与遗传混合优化的车牌识别RBF网络设计第45-47页
        4.5.1 RBF神经网络结构原理第45-46页
        4.5.2 RBF神经网络常用训练方法及不足第46-47页
    4.6 最近邻聚类与k-均值聚类相结合确定隐层中心值第47-48页
        4.6.1 最近邻聚类确定初始聚类中心第47页
        4.6.2 k-均值聚类确定最终聚类中心第47-48页
    4.7 遗传算法确定隐层中心宽度第48-49页
    4.8 字符识别实验结果与分析第49-52页
    4.9 本章小结第52-53页
第5章 基于MATLAB环境的车牌识别GUI界面搭建第53-60页
    5.1 MATLAB环境下GUI界面介绍第53页
    5.2 启动GUIDE第53-56页
    5.3 车牌识别GUI界面构建第56-58页
    5.4 本章小结第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第65-66页
致谢第66页

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