车牌检测与识别算法研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-5页 |
| 序 | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-21页 |
| ·课题研究的重要意义 | 第8-12页 |
| ·国内外LPR 发展动态 | 第12-18页 |
| ·汽车车牌图像的采集 | 第13-14页 |
| ·车牌检测 | 第14-15页 |
| ·车牌区域图像及其字符图像的分割 | 第15-16页 |
| ·车牌字符识别 | 第16-18页 |
| ·车牌检测与识别系统的指导原则 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容和结构安排 | 第19-21页 |
| 2 图像处理基本方法 | 第21-32页 |
| ·一般光学知识 | 第21页 |
| ·数字图像的描述 | 第21-22页 |
| ·数字图像处理的基本内容 | 第22-26页 |
| ·图像灰度化 | 第23页 |
| ·图像边缘检测 | 第23-26页 |
| ·Hough 变化理论 | 第26-27页 |
| ·自适应迭代阈值 | 第27页 |
| ·数学形态学 | 第27-30页 |
| ·数学形态学的基本概念 | 第28-29页 |
| ·二值形态学的基本运算 | 第29-30页 |
| ·图像插值处理 | 第30-32页 |
| 3 车牌检测 | 第32-43页 |
| ·国内外车牌检测方法对比 | 第32-33页 |
| ·模糊集理论简介 | 第33-35页 |
| ·车牌检测模块算法原理 | 第35-36页 |
| ·车牌检测算法 | 第36-40页 |
| ·颜色对区域检测 | 第36-38页 |
| ·颜色对边缘检测 | 第38-39页 |
| ·T 范式算子模糊综合 | 第39-40页 |
| ·车牌精确检测 | 第40页 |
| ·车牌检测模块结论 | 第40-43页 |
| 4 字符识别预处理 | 第43-55页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第43-47页 |
| ·车牌倾斜校正方法对比 | 第43-44页 |
| ·车牌倾斜校正算法 | 第44-47页 |
| ·车牌二值化 | 第47-49页 |
| ·车牌字符分割 | 第49-53页 |
| ·车牌字符分割指导知识 | 第49页 |
| ·基于先验知识的车牌字符分割 | 第49-50页 |
| ·字符分割异常情况处理 | 第50-52页 |
| ·字符分割实验结果 | 第52-53页 |
| ·字符模板归一化 | 第53-55页 |
| 5 字符识别 | 第55-64页 |
| ·车牌字符识别的方法 | 第55-59页 |
| ·结构模式识别 | 第56页 |
| ·人工神经网络模式识别 | 第56-57页 |
| ·统计模式识别 | 第57-59页 |
| ·图像匹配方法 | 第59-60页 |
| ·车牌字符二级分类识别方案 | 第60页 |
| ·图像的上边矩和左边矩的计算 | 第60-61页 |
| ·基于失配加权比例惩罚模型图像匹配技术 | 第61-64页 |
| 6 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
