HOV系统中车辆检测算法的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·车辆及车窗检测研究现状 | 第11-13页 |
| ·车辆牌照识别研究现状 | 第13-15页 |
| ·本论文的研究工作 | 第15-17页 |
| 2 图像预处理算法的研究 | 第17-24页 |
| ·图像灰度化 | 第17页 |
| ·图像增强 | 第17-20页 |
| ·图像线性变换 | 第17-19页 |
| ·直方图修正与数学形态学相结合的方法 | 第19-20页 |
| ·图像平滑处理 | 第20-21页 |
| ·邻域平均法 | 第20页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·图像边缘检测 | 第21-24页 |
| ·梯度算子 | 第21-22页 |
| ·Sobel算子 | 第22页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子 | 第22-23页 |
| ·Canny算子 | 第23-24页 |
| 3 车辆定位算法的研究 | 第24-30页 |
| ·基于视频的车辆检测方法 | 第24-26页 |
| ·帧间差法 | 第24-25页 |
| ·背景差法 | 第25-26页 |
| ·基于背景差法的车辆检测与定位 | 第26-30页 |
| ·光照校正 | 第26页 |
| ·Surendra背景更新算法 | 第26-27页 |
| ·变化区域的提取 | 第27-28页 |
| ·算法流程及实验结果 | 第28-30页 |
| 4 车窗检测算法的研究 | 第30-36页 |
| ·基于模板匹配的线检测法 | 第30-31页 |
| ·Hough直线变换 | 第31-33页 |
| ·积分投影 | 第33-34页 |
| ·算法流程及实验结果 | 第34-36页 |
| 5 车牌定位算法的研究 | 第36-41页 |
| ·车牌定位算法介绍 | 第36-38页 |
| ·边界特征提取 | 第38页 |
| ·模糊模板匹配 | 第38-41页 |
| 6 车牌字符分割算法的研究 | 第41-49页 |
| ·车牌字符分割算法 | 第41-42页 |
| ·图像二值化 | 第42-44页 |
| ·全局阈值法 | 第42-43页 |
| ·局部阈值法 | 第43页 |
| ·自适应二值化图像 | 第43-44页 |
| ·车牌上下边框和铆钉的去除 | 第44-45页 |
| ·车牌字符分割 | 第45-49页 |
| ·车牌字符的先验知识 | 第45-46页 |
| ·单个字符分割 | 第46-49页 |
| 7 车牌字符识别算法的研究 | 第49-60页 |
| ·字符识别简介 | 第49-51页 |
| ·字符识别方法 | 第49-50页 |
| ·字符识别原理及框图 | 第50-51页 |
| ·字符预处理 | 第51-56页 |
| ·字符归一化 | 第51-52页 |
| ·特征提取 | 第52-56页 |
| ·分类器设计 | 第56-59页 |
| ·基于模板匹配方法 | 第56-57页 |
| ·基于神经网络方法 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| 8 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
