基于数字图像处理的雾天车牌识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 图像去雾研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 车牌识别研究现状 | 第15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-18页 |
| 2 雾天图像预处理相关理论与方法 | 第18-36页 |
| 2.1 雾霾的成因及机制 | 第18页 |
| 2.2 图像去雾理论 | 第18-29页 |
| 2.2.1 暗原色先验去雾理论 | 第18-28页 |
| 2.2.2 禹晶方法去雾 | 第28-29页 |
| 2.3 同态滤波算法理论 | 第29-30页 |
| 2.4 小波分解与重构理论 | 第30-31页 |
| 2.5 本文算法 | 第31-32页 |
| 2.6 实验结果评价方法与分析 | 第32-35页 |
| 2.6.1 定量评价方法 | 第32-34页 |
| 2.6.2 定性评价方法 | 第34-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 车牌图像定位 | 第36-52页 |
| 3.1 车牌固定特征 | 第36-37页 |
| 3.2 车牌定位前处理 | 第37-44页 |
| 3.2.1 车牌增强 | 第37-38页 |
| 3.2.2 边缘检测 | 第38-40页 |
| 3.2.3 二值化 | 第40页 |
| 3.2.4 车牌图像去噪 | 第40-44页 |
| 3.3 车牌定位 | 第44-51页 |
| 3.3.1 常用定位算法 | 第44-45页 |
| 3.3.2 数学形态学理论 | 第45-46页 |
| 3.3.3 形态学、投影、区域合并方法定位 | 第46-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 车牌字符分割与识别 | 第52-68页 |
| 4.1 车牌倾斜校正 | 第52-56页 |
| 4.1.1 Hough变换校正 | 第52-54页 |
| 4.1.2 最小二乘法校正 | 第54-56页 |
| 4.2 车牌字符分割 | 第56-57页 |
| 4.3 车牌字符识别 | 第57-67页 |
| 4.3.1 SVM的相关理论 | 第58-62页 |
| 4.3.2 车牌图像Hog特征提取 | 第62-65页 |
| 4.3.3 结合ECOC与SVM的字符识别 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 仿真与分析 | 第68-86页 |
| 5.1 常用去雾方法仿真与结果分析 | 第68-77页 |
| 5.1.1 暗原色先验方法去雾仿真 | 第69-70页 |
| 5.1.2 禹晶方法去雾仿真 | 第70-71页 |
| 5.1.3 本文方法去雾仿真 | 第71-72页 |
| 5.1.4 去雾仿真结果评价 | 第72-77页 |
| 5.2 车牌去噪仿真 | 第77-81页 |
| 5.2.1 小波阈值降噪 | 第78-79页 |
| 5.2.2 中值滤波降噪 | 第79-81页 |
| 5.3 车牌识别仿真与实验结果分析 | 第81-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 6 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第94-95页 |
