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模糊图像车辆与车牌识别算法的研究和实现

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·引言第9页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·模糊图像车辆和车牌识别系统概述第11-15页
     ·图像采集第12页
     ·模糊图像预处理第12-13页
     ·车辆检测第13页
     ·车牌定位第13-14页
     ·字符分割和识别第14-15页
   ·论文结构第15-16页
第二章 模糊图像预处理第16-34页
   ·模糊图像预处理概述第16-20页
     ·图像退化的数字模型第16-18页
     ·运动模糊图像退化模型第18-20页
     ·运动参数的估计分析第20页
   ·几种模糊图像复原方法第20-24页
     ·逆滤波第21-22页
     ·Richardson-Lucy 恢复第22-23页
     ·维纳滤波法第23-24页
   ·基于改进Z 变换的离散递推算法第24-27页
     ·模糊车辆图像及退化模型第24-27页
     ·恢复模型第27页
   ·参数的获取第27-31页
     ·点扩散函数获取第27页
     ·模糊方向第27-28页
     ·模糊尺度第28页
     ·边缘问题第28-29页
     ·实验测试与评价第29-31页
   ·视频序列模糊图像恢复第31-33页
     ·视频序列模糊图像分析第31页
     ·匹配算法第31-32页
     ·维数设定第32-33页
     ·实验结果第33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 车辆检测第34-44页
   ·车辆检测技术概述第34页
   ·运动车辆检测算法概念的简述第34页
   ·常用的运动目标视频检测算法第34-37页
     ·光流法第34-36页
     ·背景差法第36-37页
     ·帧间差分法第37页
   ·一种改进的图像中运动目标检测与提取三帧差分法及其实现第37-42页
   ·试验结果第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 车牌定位第44-56页
   ·中国现行机动车辆牌照规格第44-45页
   ·车牌定位概述第45-48页
     ·基于灰度图像的车牌定位方法第46-48页
     ·基于彩色图像的车牌定位方法第48页
   ·边缘检测第48-55页
     ·梯度算子第49-50页
     ·拉普拉斯算子第50-51页
     ·LOG (Laplacian Of Gaussian)算子第51-52页
     ·基于边缘点区域连通车牌定位算法第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 字符分割及识别第56-70页
   ·车牌图像二值化处理第56-58页
     ·常用的二值化方法第56-58页
     ·全局闭值化及实验结果第58页
   ·车牌图像倾斜矫正第58-63页
     ·倾斜角度的检测原理第58-59页
     ·基于垂直方向特征点图的倾斜角度检测第59-61页
     ·图像旋转第61-63页
   ·字符分割第63-65页
   ·字符归一化第65页
   ·字符识别的方法综述第65-66页
   ·改进的基于模板匹配字符识别方法第66-69页
   ·字符识别实验仿真结果及分析第69页
   ·本章总结第69-70页
第六章 总结与展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-77页
作者攻读硕士学位期间发表的论文第77页

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