适用于智能停车场的车牌识别系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·车牌识别研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·车牌识别系统简介 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术的发展和现状 | 第12-14页 |
| ·车牌识别的难点 | 第14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基于灰度图像垂直投影的车牌定位方法 | 第16-34页 |
| ·车牌格式说明 | 第16-17页 |
| ·车牌定位技术概述 | 第17-20页 |
| ·基于二值化图像的车牌定位方法 | 第18页 |
| ·基于灰度图像的车牌定位方法 | 第18-19页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位方法 | 第19-20页 |
| ·基于统计模式识别的车牌定位方法 | 第20页 |
| ·基于灰度图像垂直投影的车牌定位方法实现 | 第20-33页 |
| ·车牌图像预处理 | 第21-24页 |
| ·确定车牌候选区域 | 第24-31页 |
| ·车牌精确定位 | 第31-33页 |
| ·结果分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于连通域分析的车牌字符分割 | 第34-50页 |
| ·车牌矫正 | 第34-36页 |
| ·车牌字符分割技术概述 | 第36-38页 |
| ·基于垂直投影的车牌字符分割方法 | 第36-37页 |
| ·基于连通域的车牌字符分割方法 | 第37-38页 |
| ·基于模板匹配的车牌字符分割方法 | 第38页 |
| ·基于连通域分析的车牌字符分割方法实现 | 第38-47页 |
| ·车牌图像二值化处理 | 第39-42页 |
| ·字符分割 | 第42-47页 |
| ·字符图像归一化 | 第47页 |
| ·结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 车牌字符识别 | 第50-71页 |
| ·字符识别简介 | 第50-51页 |
| ·车牌字符识别特点 | 第51-52页 |
| ·字符识别方法概述 | 第52-56页 |
| ·基于神经网络的车牌字符识别算法 | 第52-56页 |
| ·基于模板匹配的车牌字符识别算法 | 第56页 |
| ·基于轮廓特征的车牌英文和数字识别算法 | 第56-65页 |
| ·字符轮廓特征 | 第56-57页 |
| ·字符图像背景像素位置特征的编码方法 | 第57-58页 |
| ·字符轮廓圈特征的提取 | 第58-59页 |
| ·字符轮廓凹凸特征提取 | 第59-60页 |
| ·字符分类识别 | 第60-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·基于概率模糊模板的车牌汉字识别算法 | 第65-69页 |
| ·车牌汉字字符预处理 | 第66-67页 |
| ·建立模糊模板与概率模糊模板 | 第67-69页 |
| ·字符相似度匹配 | 第69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第79页 |
