车牌识别关键算法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·车牌识别算法的研究背景 | 第7页 |
| ·研究的意义 | 第7-8页 |
| ·车牌识别的主要步骤 | 第8页 |
| ·本文要解决的难点和问题 | 第8-9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 车牌定位 | 第10-27页 |
| ·中国现行机动车辆牌照规格 | 第10-11页 |
| ·基于颜色信息的车牌定位方法的基本原理 | 第11-14页 |
| ·车牌的图像特征 | 第12页 |
| ·车牌定位算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·算法简介 | 第13-14页 |
| ·基于颜色固定搭配和纹理特征的车牌定位算法 | 第14-26页 |
| ·图像预处理 | 第14-15页 |
| ·彩色视觉和颜色空间转换 | 第15-18页 |
| ·经典边缘检测算法 | 第18-19页 |
| ·基于颜色固定搭配的边缘检测算法 | 第19-22页 |
| ·基于纹理特征的车牌区域定位 | 第22-26页 |
| ·结果与分析 | 第26-27页 |
| 第三章 倾斜校正 | 第27-35页 |
| ·直线检测 | 第27-31页 |
| ·经典Hough 变换 | 第27-28页 |
| ·随机直线检测法 | 第28-31页 |
| ·图像校正 | 第31-34页 |
| ·车牌倾斜情况分类 | 第31页 |
| ·水平校正 | 第31-32页 |
| ·垂直校正 | 第32-33页 |
| ·校正流程 | 第33-34页 |
| ·实例分析 | 第34-35页 |
| 第四章 字符分割 | 第35-45页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第35-39页 |
| ·常用算法简介 | 第36页 |
| ·全局和局部阈值相结合的图像二值化算法 | 第36-39页 |
| ·全局阈值选取 | 第36-38页 |
| ·局部阈值法定义 | 第38页 |
| ·结合原则 | 第38-39页 |
| ·结果与分析 | 第39页 |
| ·车牌字符分割 | 第39-45页 |
| ·去除边框干扰 | 第40-41页 |
| ·字符分割 | 第41-45页 |
| ·投影法粗分割 | 第42-43页 |
| ·粘连及分裂字符块的处理 | 第43-45页 |
| 第五章 字符识别 | 第45-55页 |
| ·预处理 | 第45-46页 |
| ·归一化 | 第45页 |
| ·平滑化 | 第45-46页 |
| ·基于BP 神经网络的字符识别算法 | 第46-55页 |
| ·字符特征提取 | 第47-49页 |
| ·BP 神经网络 | 第49-51页 |
| ·BP 网络结构的设计 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 第六章 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第62页 |
