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复杂背景下的快速车牌识别技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第6-12页
    1.1 研究背景条件与使用意义第6-7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
    1.3 车牌识别技术存在的问题第9-10页
    1.4 论文的主要工作第10-12页
第二章 图像的预处理第12-21页
    2.1 图牌种类特征第12-14页
    2.2 图像的灰度化第14页
    2.3 图像的增强第14-16页
        2.3.1 对比度增强第15-16页
    2.4 图像的边缘检测第16-19页
        2.4.1 水平梯度方向边缘检测第18-19页
    2.5 图像的二值化第19-20页
    2.6 本章小结第20-21页
第三章 车牌定位第21-27页
    3.1 车牌先验知识及定位方法概述第21-23页
        3.1.1 车牌先验知识第21-22页
        3.1.2 车牌定位方法概述第22-23页
    3.2 边沿提取与车牌纹理的定位算法第23-24页
    3.3 车牌定位实验第24-25页
    3.4 车牌定位结果分析第25-26页
    3.5 本章小结第26-27页
第四章 字符分割算法第27-32页
    4.1 倾斜度矫正第27-28页
    4.2 基于投影方法的字符分割第28-30页
    4.3 字符归一化处理第30页
    4.4 字符的紧缩重排第30页
    4.5 实验与分析第30-31页
    4.6 小结第31-32页
第五章 神经网络改进算法与模板相互结合的字符辨别算法第32-43页
    5.1 改进后的模板匹配字符识别第33-34页
        5.1.1 使用HiId itch细化提取像素第33页
        5.1.2 加权模板匹配第33-34页
    5.2 神经网络车牌字符识别第34-40页
        5.2.1 车牌特征提取第34-35页
        5.2.2 神经网络的构建第35-36页
        5.2.3 BP算法第36-40页
    5.3 实验结果分析第40-42页
    5.4 小结第42-43页
第六章 结论第43-45页
参考文献第45-49页
致谢第49-50页
个人简历第50页

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