车辆牌照定位技术研究初探
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1．1 车牌自动识别研究的意义 | 第9-10页 |
| 1．2 车牌识别系统发展现状 | 第10-11页 |
| 1．3 车辆牌照识别系统原理 | 第11-12页 |
| 1．4 车牌定位技术概述 | 第12-19页 |
| 1．4．1 车牌的固有特征 | 第13-14页 |
| 1．4．2 基于灰度图像的车牌定位方法 | 第14-17页 |
| 1．4．3 基于彩色图像的车牌定位方法 | 第17-18页 |
| 1．4．4 我国车牌的特殊性 | 第18-19页 |
| 1．5 作者的工作和文章组织 | 第19-20页 |
| 1．6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 车牌定位理论基础 | 第21-32页 |
| 2．1 小波理论 | 第21-26页 |
| 2．1．1 小波分析 | 第21-23页 |
| 2．1．2 二维Mallat快速算法 | 第23-25页 |
| 2．1．3 小波分析与图像处理 | 第25-26页 |
| 2．2 数学形态学 | 第26-28页 |
| 2．2．1 数学形态学基本运算 | 第26-27页 |
| 2．2．2 数学形态学结构元素的选取方法 | 第27-28页 |
| 2．3 边缘检测 | 第28-30页 |
| 2．3．1 图像边缘的定义 | 第28页 |
| 2．3．2 经典的边缘检测算子 | 第28-30页 |
| 2．4 车牌图像分割难点 | 第30-31页 |
| 2．5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 车辆图像预处理 | 第32-45页 |
| 3．1 前言 | 第32页 |
| 3．2 灰度拉伸 | 第32-34页 |
| 3．3 图像平滑 | 第34-39页 |
| 3．4 车牌边缘提取 | 第39-43页 |
| 3．4．1 常见算子边缘提取 | 第39-41页 |
| 3．4．2 小波分解提取的高频子图像 | 第41-43页 |
| 3．5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 车牌区域的定位研究 | 第45-58页 |
| 4．1 前言 | 第45页 |
| 4．2 本文车牌定位研究的先验知识 | 第45-46页 |
| 4．3 基于垂直边缘和区域搜索的牌照定位算法 | 第46-52页 |
| 4．3．1 确定车牌区域的依据 | 第47-48页 |
| 4．3．2 车牌定位 | 第48-52页 |
| 4．4 小波分解提取的边缘和数学形态学的车牌定位 | 第52-56页 |
| 4．4．1 结构元素的选取 | 第53页 |
| 4．4．2 候选车牌区域搜索 | 第53-54页 |
| 4．4．3 去伪车牌 | 第54页 |
| 4．4．4 车牌定位仿真 | 第54-56页 |
| 4．5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-59页 |
| 5．1 总结 | 第58页 |
| 5．2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者在攻读学位期间发表的学术论文清单 | 第64页 |
