| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 车牌识别系统的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 车牌识别系统于移动平台上的研究现状 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第16-20页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 预处理和定位方法研究 | 第20-38页 |
| 2.1 我国车牌的结构特征 | 第20-21页 |
| 2.2 图像的预处理 | 第21-25页 |
| 2.2.1 图像的灰度处理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于DCT的图像增强处理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图像的二值化 | 第23-25页 |
| 2.3 传统车牌定位的方法分析 | 第25-27页 |
| 2.4 基于边缘检测和形态学处理的车牌初步定位 | 第27-32页 |
| 2.4.1 边缘检测 | 第27-29页 |
| 2.4.2 形态学处理 | 第29-32页 |
| 2.5 基于投影法的精确定位 | 第32-34页 |
| 2.6 基于尺度变换的定位性能改进 | 第34-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 车牌图像的字符分割研究 | 第38-46页 |
| 3.1 车牌图像的倾斜校正 | 第38-41页 |
| 3.1.1 常用的倾斜校正方法分析 | 第38-39页 |
| 3.1.2 基于字符边界检测的倾斜校正方法 | 第39-41页 |
| 3.2 字符分割 | 第41-44页 |
| 3.2.1 常用的车牌字符分割方法分析 | 第41-42页 |
| 3.2.2 基于先验知识与垂直投影相结合的分割处理方法 | 第42-43页 |
| 3.2.3 字符的归一化处理 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 车牌字符的识别方法研究 | 第46-52页 |
| 4.1 常用的识别算法介绍 | 第46-48页 |
| 4.2 改进的基于模版匹配的字符识别 | 第48-51页 |
| 4.2.1 字符模版库的构建 | 第48-49页 |
| 4.2.2 字符的识别 | 第49页 |
| 4.2.3 相似字符的二次识别 | 第49-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于Android平台的LPRS软件的实现 | 第52-60页 |
| 5.1 相关技术概述 | 第52-54页 |
| 5.1.1 Android移动平台介绍 | 第52-53页 |
| 5.1.2 OpenCV介绍 | 第53-54页 |
| 5.2 开发环境介绍 | 第54-56页 |
| 5.3 基于Android平台车牌识别系统的软件实现 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 今后研究工作的展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 详细摘要 | 第70-74页 |
