| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·我国交通标志特征 | 第9-10页 |
| ·交通标志识别的研究现状 | 第10-12页 |
| ·特征提取方法 | 第10-11页 |
| ·特征匹配方法 | 第11页 |
| ·交通标志识别系统 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 脉冲耦合神经网络及时间序列生成 | 第14-20页 |
| ·脉冲耦合神经网络基本模型及工作原理 | 第14-16页 |
| ·PCNN用于数字图像处理 | 第16-17页 |
| ·PCNN生成时间序列 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 结合条形码技术的交通标志识别 | 第20-36页 |
| ·条形码技术简介 | 第20-21页 |
| ·一维条形码生成 | 第21-29页 |
| ·时间序列生成 | 第21-25页 |
| ·灰度级编码 | 第25-26页 |
| ·一维二值条形码生成 | 第26-27页 |
| ·一维条形码的识别及分析 | 第27-29页 |
| ·融合点火像素位置信息的二维条形码 | 第29-33页 |
| ·PCNN的熵序列和方差序列 | 第29-30页 |
| ·点火像素位置信息 | 第30-31页 |
| ·二维条形码的识别结果及分析 | 第31-32页 |
| ·交通标志识别系统 | 第32-33页 |
| ·PCNN模型结合条形码算法在其他领域中的识别应用 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 条形码识别算法性能分析 | 第36-44页 |
| ·算法性能分析方法 | 第36-37页 |
| ·彩色图像的不同处理方法对算法性能的影响 | 第37-38页 |
| ·一维条形码与二维条形码性能比较 | 第38页 |
| ·图像主体颜色对算法性能的影响 | 第38-39页 |
| ·图像预滤波对算法性能的影响 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 结论 | 第44-46页 |
| ·主要工作总结 | 第44-45页 |
| ·分析与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |