基于数字图像处理的车辆牌照识别技术的研究
| 1 绪论 | 第1-11页 |
| ·图像和数字图像处理 | 第7-8页 |
| ·图像工程学 | 第8页 |
| ·数字图像处理的研究方法 | 第8-9页 |
| ·课题的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·本文所作的工作 | 第10-11页 |
| 2. 前期工作 | 第11-18页 |
| ·图像与图形 | 第11页 |
| ·图像数字化和数字化图像 | 第11-12页 |
| ·图像的表示 | 第12-18页 |
| ·JPEG和BMP文件格式 | 第12-14页 |
| ·直方图 | 第14-15页 |
| ·模板与模板运算 | 第15-17页 |
| ·模式识别 | 第17-18页 |
| 3. 论文背景和总体方案设计 | 第18-21页 |
| ·行业背景 | 第18-19页 |
| ·项目背景 | 第19页 |
| ·软件方案设计 | 第19-21页 |
| 4. 预处理 | 第21-30页 |
| ·图像截取 | 第21页 |
| ·色彩转换 | 第21-23页 |
| ·不均匀光照修正 | 第23-24页 |
| ·滤波 | 第24-29页 |
| ·均值滤波 | 第25-26页 |
| ·改进均值滤波算法 | 第26-28页 |
| ·中值滤波 | 第28-29页 |
| ·其他滤波 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 5. 车牌定位 | 第30-53页 |
| ·定位前图像分类 | 第30-31页 |
| ·首次定位 | 第31-40页 |
| ·数学形态学定位 | 第32-34页 |
| ·微分模板法 | 第34-39页 |
| ·梯度模板 | 第35页 |
| ·拉普拉斯模板 | 第35-36页 |
| ·微分模板的实现 | 第36-37页 |
| ·改进微分模板法 | 第37-39页 |
| ·跳跃模板定位法 | 第39-40页 |
| ·区域获取 | 第40-45页 |
| ·连通域合并 | 第40-41页 |
| ·矩形获取算法 | 第41-45页 |
| ·方向搜索算法 | 第41-42页 |
| ·hough变换法 | 第42-44页 |
| ·基点搜索算法 | 第44-45页 |
| ·候选车牌排除 | 第45-48页 |
| ·区域形状分析排除法 | 第46-47页 |
| ·象素值变化次数排除法 | 第47-48页 |
| ·倾斜纠正 | 第48-50页 |
| ·利用先验知识补偿 | 第48-49页 |
| ·自适应倾斜纠正 | 第49-50页 |
| ·二次定位 | 第50-52页 |
| ·细线扫描法 | 第51页 |
| ·区域增长法 | 第51页 |
| ·后续处理 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 6. 字符分割 | 第53-65页 |
| ·边缘分割 | 第53-54页 |
| ·阈值分割 | 第54-59页 |
| ·全局阈值分割 | 第54-58页 |
| ·固定阈值分割 | 第55页 |
| ·动态阈值分割 | 第55-58页 |
| ·局部闭值分割 | 第58-59页 |
| ·区域增长技术 | 第59-60页 |
| ·字符切分 | 第60-63页 |
| ·基于先验知识的字符切分 | 第60-61页 |
| ·基于投影的字符切分 | 第61-62页 |
| ·改进的基于投影的字符切分 | 第62-63页 |
| ·字符归一化 | 第63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 7. 字符识别 | 第65-69页 |
| ·模板匹配法 | 第65-67页 |
| ·简单模板匹配 | 第65-66页 |
| ·改进的模板匹配 | 第66-67页 |
| ·多分类器构造 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 8. 结束语 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者在读期间科研成果简介 | 第75-76页 |
| 论文声明 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
