复杂交通场景的图像增强及其在车牌识别中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 车牌识别技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内外车牌识别技术概况 | 第16-18页 |
| 1.2.3 车牌识别技术面临的问题 | 第18页 |
| 1.3 研究思路、创新点及关键技术问题 | 第18-20页 |
| 第二章 图像增强相关理论概述 | 第20-28页 |
| 2.1 图像噪声理论 | 第20-23页 |
| 2.1.1 图像噪声的概念 | 第20页 |
| 2.1.2 图像噪声产生的原因 | 第20-21页 |
| 2.1.3 图像噪声的分类 | 第21-23页 |
| 2.1.4 图像去除噪声的意义 | 第23页 |
| 2.2 图像增强技术 | 第23-24页 |
| 2.3 图像处理技术 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 图像增强算法 | 第28-46页 |
| 3.1 图像增强的方法 | 第28-34页 |
| 3.1.1 图像灰度变换法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 直方图处理 | 第30-34页 |
| 3.2 图像的平滑和锐化 | 第34-39页 |
| 3.2.1 空域滤波 | 第34-36页 |
| 3.2.2 频域滤波 | 第36-39页 |
| 3.3 测试与仿真 | 第39-44页 |
| 3.4 结论 | 第44-46页 |
| 第四章 图像增强在复杂交通场景中车牌识别的应用 | 第46-62页 |
| 4.1 图像增强算法在车牌识别中的应用 | 第46-51页 |
| 4.1.1 图像的退化及其抑制方法 | 第46-47页 |
| 4.1.2 图像运动模糊模型 | 第47-48页 |
| 4.1.3 模糊角度估计 | 第48-51页 |
| 4.2 模糊尺度估计 | 第51-53页 |
| 4.2.1 波峰估计法 | 第52页 |
| 4.2.2 主瓣间距法 | 第52-53页 |
| 4.3 基于模糊参数的图像去模糊 | 第53-54页 |
| 4.4 仿真实验 | 第54-60页 |
| 4.5 识别结果对比实验 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
