基于模糊理论的汽车牌照自动识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第8-9页 |
| ·汽车牌照识别技术研究现状 | 第9-12页 |
| ·图像预处理 | 第10页 |
| ·车牌定位 | 第10-11页 |
| ·车牌字符分割 | 第11页 |
| ·车牌字符识别 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 模糊理论基础及车牌识别系统总体设计方案 | 第14-22页 |
| ·模糊理论基础知识 | 第14-19页 |
| ·模糊集概念及运算 | 第15-16页 |
| ·模糊关系与模糊矩阵 | 第16页 |
| ·模糊模式识别 | 第16-19页 |
| ·车牌自动识别系统组成 | 第19-20页 |
| ·研究方案设计 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于模糊聚类的车牌图像预处理 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·车牌图像灰度化 | 第23-28页 |
| ·图像灰度化 | 第23-25页 |
| ·灰度图像的增强 | 第25-28页 |
| ·车牌图像分割方法 | 第28-32页 |
| ·基于模糊C-均值聚类的车牌图像分割 | 第28-30页 |
| ·图像二值化 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 车牌定位与字符分割 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·车牌图像特征分析 | 第34-35页 |
| ·基于彩色纹理特征的车牌定位 | 第35-41页 |
| ·图像边缘检测 | 第35-38页 |
| ·基于彩色纹理特征的车牌定位方法 | 第38-41页 |
| ·车牌字符分割 | 第41-44页 |
| ·车牌图像的预处理 | 第41-42页 |
| ·车牌字符分割 | 第42-44页 |
| ·字符归一化处理 | 第44-47页 |
| ·字符去噪 | 第44-45页 |
| ·字符归一化 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的车牌字符识别 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48-50页 |
| ·字符特征提取 | 第50-52页 |
| ·车牌字符 | 第50页 |
| ·字符特征提取 | 第50-52页 |
| ·基于模糊神经网络的车牌字符识别模型 | 第52-58页 |
| ·模糊神经网络模型的建立 | 第52-55页 |
| ·模糊神经网络学习算法 | 第55-58页 |
| ·车牌识别实验 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文总结 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
