基于差影法与摄像机定标技术的车牌定位研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 车牌图像预处理技术 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·图像灰度化 | 第14-15页 |
| ·图像增强 | 第15-20页 |
| ·灰度拉伸 | 第15-16页 |
| ·直方图均衡化 | 第16-17页 |
| ·图像滤波 | 第17-19页 |
| ·改进的均值滤波 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 车牌定位算法 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·车牌区域的规格及特征 | 第21-22页 |
| ·我国车牌规格 | 第21-22页 |
| ·我国车牌区域的主要特征 | 第22页 |
| ·车牌定位特点 | 第22页 |
| ·车牌定位常用方法 | 第22-29页 |
| ·基于灰度图像的车牌定位 | 第23-28页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位 | 第28页 |
| ·基于神经元网络的车牌定位技术 | 第28-29页 |
| ·基于遗传算法(GA)的汽车牌照提取方法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于差影法的车辆定位 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·差影法 | 第30-31页 |
| ·改进的差影法 | 第31-38页 |
| ·基于路标检测的车辆范围计算 | 第32-34页 |
| ·Otsu二值化差影图像 | 第34-35页 |
| ·数学形态学减少抖动干扰 | 第35-36页 |
| ·区域连通法确定车辆区域 | 第36-37页 |
| ·区域修正 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 车牌粗定位算法研究 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·利用车牌灰度图像边缘特征定位车牌区域 | 第39-43页 |
| ·利用车牌颜色特征定位车牌 | 第43-49页 |
| ·彩色模型 | 第43-45页 |
| ·基于HSI模型的颜色分类处理 | 第45-49页 |
| ·信息融合 | 第49-50页 |
| ·车牌颜色的判别 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 车牌精定位算法研究 | 第51-69页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·图像的二值化 | 第51-54页 |
| ·最大类间方差Otsu算法 | 第51-52页 |
| ·局部阈值二值化法 | 第52-53页 |
| ·p-tile算法 | 第53-54页 |
| ·改进的Otsu算法 | 第54页 |
| ·二值化图像的颜色统一 | 第54-55页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第55-59页 |
| ·车牌图像的倾斜模式 | 第55-56页 |
| ·倾斜角检测的一般算法 | 第56-59页 |
| ·基于摄像机定标的车牌倾角检测 | 第59-66页 |
| ·摄像机参数标定 | 第59-61页 |
| ·车牌倾角范围确定 | 第61-64页 |
| ·倾斜校正 | 第64-65页 |
| ·双线性插值 | 第65-66页 |
| ·去除车牌边框 | 第66-68页 |
| ·估计汽车行驶距离 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
