快速车牌定位系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 前言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 我国车牌特点与车牌定位难点 | 第11-12页 |
| 1.3 车牌定位研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关图像预处理技术 | 第14-24页 |
| 2.1 彩色图像转换为灰度图像 | 第14-15页 |
| 2.2 图像的二值化 | 第15-19页 |
| 2.2.1 全局阈值法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 局部阈值法 | 第18-19页 |
| 2.3 图像的边缘检测 | 第19-21页 |
| 2.4 图像滤波 | 第21-24页 |
| 2.4.1 均值滤波 | 第21-22页 |
| 2.4.2 中值滤波 | 第22-23页 |
| 2.4.3 高斯滤波 | 第23-24页 |
| 3 车牌定位技术 | 第24-36页 |
| 3.1 基于纹理特征的定位方法 | 第24-25页 |
| 3.2 基于小波分析的定位方法 | 第25-26页 |
| 3.3 基于神经网络的定位方法 | 第26-27页 |
| 3.4 基于边缘检测定位方法 | 第27-28页 |
| 3.5 基于数学形态学的定位方法 | 第28-31页 |
| 3.6 基于彩色图像的车牌定位方法 | 第31-36页 |
| 3.6.1 RGB 模型 | 第31-32页 |
| 3.6.2 HSI 模型 | 第32-34页 |
| 3.6.3 YIQ 模型 | 第34-35页 |
| 3.6.4 YUV 模型 | 第35-36页 |
| 4 车牌定位系统的设计与实现 | 第36-47页 |
| 4.1 车牌定位系统简介 | 第36页 |
| 4.2 车牌定位系统架构设计及实现 | 第36-47页 |
| 4.2.1 系统硬件平台 | 第36页 |
| 4.2.2 系统软件平台 | 第36页 |
| 4.2.3 系统总体架构 | 第36-38页 |
| 4.2.4 系统用到的关键技术 | 第38-39页 |
| 4.2.5 系统各模块设计与实现 | 第39-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 论文展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |
