| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·智能交通系统的发展现状及研究内容 | 第10-11页 |
| ·车辆牌照自动识别系统的研究 | 第11-13页 |
| ·车牌识别系统的应用 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统的发展 | 第12页 |
| ·目前车牌识别系统所存在的问题 | 第12-13页 |
| ·车牌自动识别系统的构成 | 第13-15页 |
| ·摄像机捕捉采集图像 | 第13页 |
| ·车牌区域的检测及定位 | 第13-14页 |
| ·车牌图像的处理 | 第14页 |
| ·车牌的字符切分 | 第14页 |
| ·车牌的字符识别 | 第14-15页 |
| ·本文总体算法设计 | 第15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 车牌的定位分割 | 第18-36页 |
| ·我国现行机动车辆牌照的规格及特点 | 第18-20页 |
| ·彩色空间原理及转换 | 第20-22页 |
| ·彩色空间的原理 | 第20-22页 |
| ·彩色空间的转换 | 第22页 |
| ·基于车牌复合特征的车牌定位方法 | 第22-33页 |
| ·基于饱和度和纹理特征的车牌粗定位 | 第23-31页 |
| ·基于车牌几何特征的车牌精确定位 | 第31-33页 |
| ·车牌定位效果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 车牌图像的规范处理 | 第36-50页 |
| ·车牌图像处理过程概述 | 第36页 |
| ·车牌图像的灰度化 | 第36-37页 |
| ·图像的直方图均衡化 | 第37-38页 |
| ·车牌图像的尺寸调整 | 第38-40页 |
| ·车牌图像的倾斜校正 | 第40-48页 |
| ·车牌的倾斜类型 | 第40页 |
| ·Hough变换线检测原理 | 第40-42页 |
| ·基于Hough变换的水平倾斜校正 | 第42-45页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第45-46页 |
| ·车牌上下边界的确定 | 第46-47页 |
| ·基于投影图的垂直倾斜校正 | 第47-48页 |
| ·车牌图像处理效果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 车牌字符分割方法研究 | 第50-58页 |
| ·常见的车牌字符分割方法简介 | 第50-51页 |
| ·垂直投影法 | 第50页 |
| ·连通区域法 | 第50-51页 |
| ·静态边界法 | 第51页 |
| ·多尺度模板匹配算法 | 第51-52页 |
| ·原始模板 | 第51-52页 |
| ·判优函数 | 第52页 |
| ·基于自适应的多尺度模板匹配字符分割 | 第52-55页 |
| ·车牌原始模板 | 第52-53页 |
| ·字符分割过程中判优函数的选取 | 第53页 |
| ·自适应多尺度模板匹配实现车牌字符分割 | 第53-55页 |
| ·字符分割效果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 车牌的字符识别 | 第58-66页 |
| ·车牌字符识别技术概述 | 第58页 |
| ·传统模式识别方法 | 第58页 |
| ·人工神经网络技术 | 第58页 |
| ·字符图像的预处理 | 第58-61页 |
| ·字符图像归一化 | 第58-59页 |
| ·字符图像的细化 | 第59-61页 |
| ·模板匹配方法 | 第61-64页 |
| ·简单模板匹配原理 | 第62页 |
| ·Hausdorff距离原理 | 第62-63页 |
| ·基于改进的Hausdorff距离的模板匹配字符识别 | 第63-64页 |
| ·字符识别效果以及总体性能分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |