基于BP神经网络的车辆牌照自动识别系统的研究

第1章 绪论	第1-17页
·智能交通系统(ITS)的发展和内容	第8-9页
·汽车牌照自动识别系统的发展	第9-15页
·汽车牌照自动识别系统研究背景	第9-10页
·本课题国内外研究现状	第10-13页
·车牌自动识别系统的技术特色	第13-15页
·论文的主要工作	第15-17页
第2章 图像预处理	第17-35页
·图像的灰度化	第17-18页
·图像增强	第18-23页
·对比度增强	第18-19页
·直方图均化	第19-20页
·图像的滤波	第20-23页
·图像的二值化	第23-28页
·二值化方法介绍	第24-27页
·本文采用的二值化方法	第27-28页
·车牌图像背景色的统一	第28-29页
·图像的倾斜校正	第29-31页
·牌照上下边框和铆钉的去除	第31-33页
·车牌上下边框的去除	第31-32页
·车牌铆钉的去除	第32-33页
·方法探讨	第33-35页
第3章 字符分割	第35-40页
·基于灰度的图像分割	第35-36页
·车牌分割	第36-37页
·本文采用的车牌字符分割算法	第37-40页
第4章 车牌字符的识别	第40-52页
·字符识别简介	第40-41页
·基于BP神经网络的字符识别	第41-50页
·BP神经网络基本结构	第41-42页
·标准BP学习算法	第42-45页
·BP网络算法	第45-46页
·参数选择	第46-48页
·改进的BP神经网络算法	第48-50页
·本文采用的BP神经网络结构和设计	第50-52页
·样本选择	第50-51页
·神经网络结构与设计	第51-52页
第5章 车牌识别系统的实现	第52-56页
·系统设计原则	第52-53页
·系统结构与功能	第53-54页
·系统组成	第54-55页
·系统分析与前景展望	第55-56页
第6章 结论	第56-58页
参考文献	第58-60页
致谢	第60-61页
攻读学位期间发表的论文	第61页