车牌识别系统中车牌定位与识别算法的研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-18页 |
·车牌识别系统的研究背景及意义 | 第11页 |
·车牌识别技术的发展状况 | 第11-13页 |
·车牌定位的研究现状 | 第12页 |
·字符识别的研究现状 | 第12-13页 |
·需要深入研究的问题 | 第13-14页 |
·识别的稳定性 | 第14页 |
·识别率 | 第14页 |
·识别速度 | 第14页 |
·系统整体结构 | 第14-16页 |
·车牌识别系统的硬件组成 | 第14-15页 |
·车牌识别系统的软件结构 | 第15-16页 |
·本文的主要工作及内容安排 | 第16-18页 |
·主要研究内容 | 第16页 |
·本文的组织结构 | 第16-18页 |
第2章 车辆图像预处理 | 第18-36页 |
·车辆图像的灰度化 | 第18-20页 |
·车辆图像的对比度增强 | 第20-24页 |
·灰度直方图 | 第21-22页 |
·判别方法 | 第22页 |
·对比度增强 | 第22-24页 |
·车辆图像的边缘检测 | 第24-30页 |
·Prewitt 算子 | 第24-25页 |
·Sobel 算子 | 第25-26页 |
·Roberts 算子 | 第26页 |
·LOG 算子 | 第26-27页 |
·Canny 算子 | 第27-30页 |
·车辆图像的中值滤波 | 第30-31页 |
·车辆图像的二值化 | 第31-35页 |
·最大类间方差法 | 第32页 |
·最小误差法 | 第32页 |
·最大熵法 | 第32-33页 |
·最小偏态法 | 第33页 |
·矩量保持法 | 第33-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第3章 车牌定位 | 第36-43页 |
·车牌规范 | 第36-38页 |
·车牌初定位 | 第38-42页 |
·图像投影 | 第38-39页 |
·车牌上下边界定位 | 第39-40页 |
·车牌左右边界定位 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第4章 汽车牌照图像预处理 | 第43-56页 |
·增大车牌区域 | 第43页 |
·汽车牌照灰度化 | 第43页 |
·汽车牌照二值化 | 第43-47页 |
·阈值插值法确定阀值 | 第45页 |
·Bernsen 算法 | 第45-46页 |
·改进的Bernsen 算法 | 第46-47页 |
·车牌图像的数学形态学去噪 | 第47-51页 |
·数学形态学的基本概念 | 第48-49页 |
·二值形态学的基本运算 | 第49-50页 |
·数学形态学在图像去噪上的应用 | 第50-51页 |
·车牌图像的倾斜校正 | 第51-55页 |
·图像旋转 | 第52-55页 |
·旋转角度 | 第55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第5章 车牌字符分割 | 第56-63页 |
·车牌字符分割概述 | 第56页 |
·字符分割方法比较 | 第56-57页 |
·字符粗分割方法 | 第57-58页 |
·字符精确分割处理 | 第58-59页 |
·字符归一化 | 第59-62页 |
·双线性内插值原理 | 第60-61页 |
·双线型内插值算法 | 第61-62页 |
·归一化 | 第62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第6章 字符识别 | 第63-76页 |
·模式识别概述 | 第63-64页 |
·模式识别原理 | 第63-64页 |
·模式识别系统 | 第64页 |
·字符特征提取 | 第64-68页 |
·车牌字符特征提取的准则 | 第65-66页 |
·车牌字符特征选择与优化 | 第66-67页 |
·字符网格特征 | 第67-68页 |
·分类判别 | 第68-73页 |
·分类器设计准则 | 第68页 |
·分类器设计方法 | 第68-73页 |
·改进的模板匹配法 | 第73-75页 |
·模板的建立 | 第73页 |
·特征提取 | 第73-74页 |
·模板匹配的实现原理 | 第74-75页 |
·模板匹配的实现步骤 | 第75页 |
·模板匹配的改进方法 | 第75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
结论 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-82页 |
攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |