基于序列图像的车牌自动识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·车牌自动识别系统概述 | 第12-13页 |
| ·国内外车牌自动识别系统的发展 | 第13-14页 |
| ·车牌自动识别算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作及技术难点 | 第15-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-17页 |
| ·主要的技术难点 | 第17-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 车牌定位算法研究 | 第19-35页 |
| ·车牌定位概述 | 第19-20页 |
| ·车牌定位常用方法 | 第20-23页 |
| ·车辆牌照区域特征 | 第20-21页 |
| ·基于边缘检测定位算法 | 第21-22页 |
| ·基于颜色特征的定位算法 | 第22-23页 |
| ·基于序列图像的车牌定位 | 第23-26页 |
| ·序列图像的特点 | 第23-24页 |
| ·序列图像定位算法概述 | 第24-26页 |
| ·单帧图像边缘检测粗定位 | 第26-29页 |
| ·车辆图像的灰度化 | 第26-27页 |
| ·垂直边缘提取 | 第27页 |
| ·边缘图像二值化 | 第27-28页 |
| ·区域化边缘图像 | 第28-29页 |
| ·车牌区域判定 | 第29页 |
| ·基于颜色特征的验证 | 第29-32页 |
| ·颜色模型的转化 | 第30-31页 |
| ·HSV 分量参数的投影分析 | 第31-32页 |
| ·车牌位置的预估计 | 第32-33页 |
| ·车牌图像的倾斜矫正 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 车牌字符分割 | 第35-42页 |
| ·车牌字符分割技术研究 | 第35-36页 |
| ·字符分割的技术难点 | 第35-36页 |
| ·常用的字符分割算法 | 第36页 |
| ·基于序列图像的字符分割算法 | 第36-40页 |
| ·行字符切分 | 第37页 |
| ·单一字符粗切分 | 第37-38页 |
| ·字符位置的调整 | 第38-39页 |
| ·帧间相关性分析 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 字符识别 | 第42-56页 |
| ·车牌字符识别概述 | 第42页 |
| ·车牌字符识别的难点 | 第42-43页 |
| ·字符识别常用方法 | 第43-45页 |
| ·基于模板匹配的车牌字符识别算法 | 第43-44页 |
| ·字符特征匹配法 | 第44页 |
| ·基于神经网络的车牌字符识别算法 | 第44-45页 |
| ·基于多帧识别结果融合的字符识别算法 | 第45-55页 |
| ·字符归一化 | 第47页 |
| ·单帧图像的字符识别 | 第47-49页 |
| ·字符识别分类器的设计 | 第49-53页 |
| ·多帧图像识别结果的融合 | 第53-54页 |
| ·易混淆字符的识别 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第62页 |
