车牌识别与车辆排队长度的研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·车牌的识别与车辆排队长度研究背景和意义 | 第11页 |
| ·车牌的识别系统与车辆排队长度国内外的研究现状 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统和车辆排队长度检测的概述 | 第12-13页 |
| ·论文研究的难点和问题 | 第13页 |
| ·论文的结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理的预处理介绍 | 第15-23页 |
| ·图像处理的背景知识 | 第15-16页 |
| ·颜色空间的变化 | 第16-17页 |
| ·图像的预处理方式 | 第17-21页 |
| ·图像的灰度化和二值化 | 第18-19页 |
| ·图像的滤波 | 第19-21页 |
| ·本章结论 | 第21-23页 |
| 第三章 基于聚类的车牌定位 | 第23-35页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第23-26页 |
| ·车牌的基础知识 | 第23-24页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第24-26页 |
| ·聚类的基本理论 | 第26-28页 |
| ·聚类的基本理论 | 第26-27页 |
| ·聚类的常用方法 | 第27-28页 |
| ·基于增强K-均值的聚类算法的车牌定位 | 第28-34页 |
| ·增强K-均值聚类算法 | 第28-32页 |
| ·基于本文的聚类的车牌定位算法 | 第32-33页 |
| ·车牌图像经过本文方法定位的结果 | 第33-34页 |
| ·本章结论 | 第34-35页 |
| 第四章 车牌字符的分割方法 | 第35-41页 |
| ·常用车牌车牌字符的分割方法 | 第35-36页 |
| ·字符的分割算法 | 第36-38页 |
| ·车牌倾斜的校正 | 第36-37页 |
| ·利用车牌的灰度值投影进行字符分割 | 第37-38页 |
| ·本章结论 | 第38-41页 |
| 第五章 车牌图像中的字符识别 | 第41-47页 |
| ·常用车牌字符识别技术 | 第41-42页 |
| ·车牌字符识别的数据库建立 | 第42-44页 |
| ·字符水平灰度值变化规律表 | 第42-43页 |
| ·车牌字符在单位格所占面积比 | 第43-44页 |
| ·本文的提出的字符识别 | 第44-45页 |
| ·本章结论 | 第45-47页 |
| 第六章 车辆排队长度检测 | 第47-55页 |
| ·改进的Canny边缘检测 | 第47-49页 |
| ·改进的Canny边缘检测法 | 第47-48页 |
| ·能量图矩阵的计算 | 第48-49页 |
| ·车辆排队长度的检测流程图 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-53页 |
| ·本章结论 | 第53-55页 |
| 第七章 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简况及联系方式 | 第65-69页 |
