基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·智能交通系统与车牌识别技术概述 | 第7页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第7-8页 |
| ·车牌定位技术研究发展现状 | 第8-9页 |
| ·小波分析理论的发展和应用简介 | 第9-10页 |
| ·小波分析的形成与发展 | 第9-10页 |
| ·小波变换特性和应用简介 | 第10页 |
| ·本论文所作的工作和章节安排 | 第10-12页 |
| 2 图像分割理论及传统车牌定位算法研究 | 第12-25页 |
| ·图像分割理论 | 第12-14页 |
| ·图像分割的定义 | 第12-13页 |
| ·图像分割算法及其分类 | 第13-14页 |
| ·灰度阈值法分割 | 第14-16页 |
| ·二值化图像分割 | 第15页 |
| ·阈值的选择 | 第15-16页 |
| ·数学形态学图像分割方法 | 第16-17页 |
| ·二值腐蚀和膨胀 | 第17页 |
| ·二值开闭运算 | 第17页 |
| ·边缘检测与图像分割 | 第17-20页 |
| ·微分边缘检测算子 | 第18-19页 |
| ·多尺度边缘检测 | 第19-20页 |
| ·传统车牌定位算法研究与实验 | 第20-24页 |
| ·基于扫描行的车牌定位 | 第20-21页 |
| ·基于边缘检测与数学形态学的车牌定位 | 第21-23页 |
| ·基于颜色特征的车牌定位 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 小波分析的基本理论 | 第25-36页 |
| ·小波变换 | 第25-28页 |
| ·从Fourier 变换到小波变换 | 第25-27页 |
| ·离散小波变换 | 第27-28页 |
| ·多分辨分析与MALLAT 算法 | 第28-32页 |
| ·多分辨分析 | 第28-32页 |
| ·二进正交小波变换的Mallat 算法 | 第32页 |
| ·二维小波变换与二维多分辨分析 | 第32-33页 |
| ·数字图像的多分辨率分解与重构 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 4 基于小波纹理分析的彩色车牌定位算法 | 第36-52页 |
| ·图像特征分析 | 第36-41页 |
| ·图像特征及常用的特征提取与匹配方法 | 第36-40页 |
| ·车牌区域特征分析 | 第40-41页 |
| ·基于小波分解的彩色车牌定位算法思想与步骤 | 第41页 |
| ·车牌的小波纹理特征 | 第41-43页 |
| ·车牌的HSV 颜色特征 | 第43-45页 |
| ·候选车牌区域搜索 | 第45-46页 |
| ·神经网络判定识别 | 第46-48页 |
| ·车牌区域后期处理 | 第48-50页 |
| ·车牌的倾斜校正 | 第48-49页 |
| ·车牌边框和铆钉的去除 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 5 结论 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
