| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的意义 | 第10-17页 |
| ·国内外LPR的研究现状 | 第12-13页 |
| ·车牌识别系统(License Plate Recognition)组成结构 | 第13-15页 |
| ·车牌识别技术在ITS中的应用 | 第15-16页 |
| ·车牌识别技术的难点 | 第16-17页 |
| ·车牌定位技术 | 第17-18页 |
| ·基于遗传算法的定位方法 | 第17页 |
| ·基于边缘检测的车牌识别方法 | 第17页 |
| ·基于车牌纹理特征的定位方法 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究工作和组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 图像的提取 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·车体传感检测 | 第19-20页 |
| ·磁感应检测器 | 第19-20页 |
| ·交通微波传感器(RTMS) | 第20页 |
| ·红外线检测器 | 第20页 |
| ·超声波检测器 | 第20页 |
| ·车辆识别 | 第20-22页 |
| ·IC卡识别技术 | 第21页 |
| ·条形码识别技术 | 第21-22页 |
| ·车辆图像提取 | 第22-27页 |
| ·CCD数码摄像机采集图像 | 第23页 |
| ·车辆图像目标触发 | 第23-27页 |
| 第三章 车牌图像预处理 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第27-29页 |
| ·平均值法 | 第28页 |
| ·最大值法 | 第28页 |
| ·加权平均值法 | 第28-29页 |
| ·灰度直方图 | 第29-33页 |
| ·灰度拉伸 | 第31-33页 |
| ·图像平滑去噪 | 第33-35页 |
| ·线性滤波 | 第33-34页 |
| ·中值滤波 | 第34-35页 |
| ·图像二值化 | 第35-38页 |
| ·最大类间方差法 | 第36-38页 |
| ·车辆图像的边缘检测 | 第38-41页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第38页 |
| ·Prewitt算子 | 第38-41页 |
| 第四章 车牌定位 | 第41-61页 |
| ·车牌定位的研究方法 | 第41-42页 |
| ·车牌特征及规范 | 第42-46页 |
| ·车牌特征分析 | 第46-53页 |
| ·基于投影法的车牌初定位 | 第46-53页 |
| ·基于纹理特征的精确定位 | 第53-61页 |
| ·车牌图像的纹理特征 | 第53-54页 |
| ·纹理分析的定位算法 | 第54-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 攻读硕士期间申请专利目录 | 第69页 |