基于特征的汽车牌照定位方法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·车牌识别技术应用背景及研究意义 | 第13-15页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第13-14页 |
| ·车牌识别在武警部队中的应用 | 第14-15页 |
| ·国内外研究状况和发展趋势 | 第15-17页 |
| ·车牌定位技术中的常用方法 | 第17-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19-22页 |
| 第二章 基于颜色特征的车牌定位算法 | 第22-37页 |
| ·颜色模型 | 第22-25页 |
| ·颜色的基本特性 | 第22-23页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第23-25页 |
| ·车牌颜色统计分析 | 第25-28页 |
| ·国内车牌颜色及分类 | 第25-26页 |
| ·国内车牌的标准尺寸 | 第26页 |
| ·车牌颜色统计分析 | 第26-28页 |
| ·车牌区域的颜色粗定位 | 第28-32页 |
| ·基于投影的车牌确认算法 | 第32-35页 |
| ·图像几何校正 | 第32-34页 |
| ·水平、垂直投影确认车牌 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于区域目标层次分割的车牌定位算法 | 第37-62页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·图像预处理 | 第38-42页 |
| ·对比度增强 | 第38-40页 |
| ·图像平滑 | 第40-42页 |
| ·图像层次分割 | 第42-47页 |
| ·图像的灰度层次划分 | 第42-43页 |
| ·逐层区域关联 | 第43-47页 |
| ·区域目标特征提取 | 第47-50页 |
| ·区域的特征描述 | 第47-48页 |
| ·区域特征提取 | 第48-50页 |
| ·L 形折线提取 | 第50-58页 |
| ·目标区域L 形折线特征 | 第50-51页 |
| ·区域筛选 | 第51-52页 |
| ·二值图像细化 | 第52-54页 |
| ·Freeman 链码检测L 形折线 | 第54-58页 |
| ·基于L 形折线的候选区域确定及车牌确认 | 第58-61页 |
| ·车牌边框L 形折线的四种类型 | 第58-59页 |
| ·车牌候选区域的提取 | 第59-60页 |
| ·候选区域的校正与车牌确认 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于区域目标特征聚类的车牌定位算法 | 第62-76页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·图像初始化 | 第63-65页 |
| ·预处理与图像层次分割 | 第63-64页 |
| ·去除过大、过小区域 | 第64-65页 |
| ·高度聚类 | 第65-67页 |
| ·区域的高度直方图 | 第65-66页 |
| ·目标区域高度聚类 | 第66-67页 |
| ·邻接聚类 | 第67-69页 |
| ·区域目标的邻接特征 | 第67-68页 |
| ·逐类邻接聚类 | 第68-69页 |
| ·基于模糊聚类的候选区域提取及车牌确认 | 第69-75页 |
| ·候选区域提取算法分析 | 第69-70页 |
| ·共线预判决 | 第70-71页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第71-73页 |
| ·FCM 聚类提取候选区域 | 第73-74页 |
| ·几何校正与车牌确认 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 系统实现及实验分析 | 第76-86页 |
| ·实验系统实现 | 第76-78页 |
| ·实验概述 | 第78-79页 |
| ·实验结果及分析 | 第79-86页 |
| ·实验结果 | 第79-83页 |
| ·实验分析 | 第83-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| ·论文工作总结 | 第86-87页 |
| ·今后研究工作的重点 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第93页 |
