| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·车牌检测与识别技术难点 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容与创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 车牌定位研究 | 第17-35页 |
| ·中国车牌规格 | 第17-18页 |
| ·分类、规格、颜色及适用范围 | 第17页 |
| ·式样 | 第17-18页 |
| ·车牌定位分析 | 第18-20页 |
| ·基于角点检测的车牌定位算法 | 第18-19页 |
| ·基于小波变换的车牌定位算法 | 第19-20页 |
| ·基于车牌颜色的车牌定位算法 | 第20页 |
| ·基于车牌纹理特征与RGB颜色特征的车牌定位新算法 | 第20-32页 |
| ·车牌纹理特征提取 | 第21-27页 |
| ·车牌RGB颜色特征提取 | 第27-29页 |
| ·多特征融合 | 第29页 |
| ·伪区域判别 | 第29-32页 |
| ·算法测试与性能比较 | 第32-34页 |
| ·本文小结 | 第34-35页 |
| 第3章 车牌字符分割研究 | 第35-51页 |
| ·车牌字符分割分析 | 第35-37页 |
| ·基于垂直投影的字符分割 | 第35-36页 |
| ·基于模板匹配的字符分割 | 第36-37页 |
| ·基于连通域法的字符分割 | 第37页 |
| ·基于垂直投影的自适应字符分割 | 第37-48页 |
| ·基于PCA的车牌校正 | 第38-40页 |
| ·基于灰度跳变的车牌上下边框去除 | 第40页 |
| ·图像增强 | 第40-41页 |
| ·车牌字符分割 | 第41-48页 |
| ·算法测试与性能比较 | 第48-50页 |
| ·本文小结 | 第50-51页 |
| 第4章 车牌字符识别研究 | 第51-71页 |
| ·字符特征提取分析 | 第51-57页 |
| ·车牌字符识别分析 | 第57-60页 |
| ·基于模板匹配法的车牌字符识别 | 第57-58页 |
| ·基于支持向量机(SVM)的车牌字符识别 | 第58-60页 |
| ·基于BP分类器的车牌英文和数字字符识别 | 第60-66页 |
| ·字符图像处理 | 第60-62页 |
| ·神经网络设计 | 第62-64页 |
| ·识别结果 | 第64-66页 |
| ·基于模板匹配的车牌汉字识别 | 第66-70页 |
| ·本文小结 | 第70-71页 |
| 第5章 总结 | 第71-73页 |
| ·研究总结 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第79页 |