车牌的定位与识别
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·车牌识别系统的应用背景 | 第7-8页 |
| ·车牌识别系统的组成及工作原理 | 第8-9页 |
| ·车牌识别技术发展状况 | 第9-11页 |
| ·论文的结构 | 第11-12页 |
| ·本论文主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 车牌识别系统的理论知识 | 第14-27页 |
| ·模式识别 | 第14-18页 |
| ·模式和模式识别的概念 | 第14-15页 |
| ·模式识别系统 | 第15-16页 |
| ·常用方法和在车牌识别中的运用 | 第16-18页 |
| ·数字图像处理技术 | 第18-21页 |
| ·图像处理概述 | 第18页 |
| ·数字图像处理的主要内容 | 第18-20页 |
| ·车牌识别中常用的数字图像处理技术 | 第20-21页 |
| ·模板匹配 | 第21-25页 |
| ·模板匹配的基本概念 | 第22页 |
| ·模板匹配法 | 第22-24页 |
| ·利用模板匹配进行字符识别 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络法以及字符识别原理 | 第25-27页 |
| 第三章 车牌图象预处理 | 第27-40页 |
| ·图像预处理 | 第27-31页 |
| ·车牌图象增强 | 第28-29页 |
| ·灰度变换 | 第29-31页 |
| ·直方图均衡处理 | 第31-32页 |
| ·变形矫正和缩放处理 | 第32-33页 |
| ·车牌图像二值化 | 第33-37页 |
| ·车牌图像倾斜校正 | 第37-39页 |
| ·车牌图像倾斜原因 | 第37页 |
| ·车牌倾斜度校正 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 车牌的定位 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·我国车牌类型及特点 | 第40-41页 |
| ·车牌定位方法回顾 | 第41-43页 |
| ·本文的车牌定位方法 | 第43-51页 |
| ·牌照水平方向的定位算法 | 第43-47页 |
| ·牌照垂直方向的定位算法 | 第47-48页 |
| ·本文车牌定位过程实现及系统设计 | 第48-50页 |
| ·车牌定位的实验结果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 车牌字符的分割 | 第52-60页 |
| ·传统的车牌字符分割方法 | 第52-54页 |
| ·利用灰度投影法实现字符分割 | 第52-54页 |
| ·利用连通域分析法实现字符分割 | 第54页 |
| ·基于先验知识的字符分割 | 第54页 |
| ·噪声消除与粘连、断裂字符处理 | 第54-55页 |
| ·本文车牌字符分割的方法 | 第55-57页 |
| ·字符的归一化 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 基于神经网络的车牌字符识别 | 第60-79页 |
| ·车牌字符识别现有技术 | 第60-61页 |
| ·车牌字符特征提取 | 第61-62页 |
| ·基于BP神经网络的车牌字符识别 | 第62-70页 |
| ·神经网络理论概述 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络算法的描述 | 第63-65页 |
| ·BP网络存在的缺陷及其原因分析 | 第65-66页 |
| ·BP网络算法的改进 | 第66-70页 |
| ·本文的字符识别方法 | 第70-77页 |
| ·神经网络设计 | 第71-73页 |
| ·字符识别系统设计及实验结果分析 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 摘要 | 第83-85页 |
| ABSTRACT | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
