车牌识别系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的意义及内容 | 第9页 |
| ·车牌识别系统的组成及工作原理 | 第9-10页 |
| ·车牌识别系统国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·车牌识别系统评价指标及难点 | 第11-12页 |
| ·识别率 | 第11-12页 |
| ·识别速度 | 第12页 |
| ·后台管理体系 | 第12页 |
| ·车牌识别系统的难点 | 第12页 |
| ·本文的创新点 | 第12-14页 |
| 2 图像预处理 | 第14-20页 |
| ·数字图像处理 | 第14页 |
| ·车牌图像预处理 | 第14-20页 |
| ·灰度化 | 第14页 |
| ·图像增强 | 第14页 |
| ·二值化 | 第14-16页 |
| ·图像形态学处理 | 第16-18页 |
| ·边缘检测 | 第18-20页 |
| 3 车牌定位 | 第20-33页 |
| ·车牌的特征分析 | 第20-21页 |
| ·车牌定位方法研究现状 | 第21-22页 |
| ·基于灰度图像的车牌定位方法 | 第21-22页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位方法 | 第22页 |
| ·复杂背景下的车牌定位法 | 第22-33页 |
| ·颜色模型 | 第23-24页 |
| ·车牌底色的确定 | 第24-25页 |
| ·颜色分割算法及分割结果 | 第25-28页 |
| ·车牌纹理特征定位分割算法 | 第28-33页 |
| 4 车牌字符分割 | 第33-36页 |
| ·车牌分割方法研究现状 | 第33-34页 |
| ·基于投影分析的字符分割算法 | 第33页 |
| ·基于连通域分析字符分割法 | 第33-34页 |
| ·基于投影和连通域分析的字符分割方法 | 第34-36页 |
| ·车牌图像二值化 | 第34页 |
| ·投影法去除车牌上下边框 | 第34-35页 |
| ·连通域分析法实现字符分割 | 第35-36页 |
| 5 车牌字符识别 | 第36-52页 |
| ·字符识别基础 | 第36-37页 |
| ·特征提取 | 第36-37页 |
| ·分类器设计概述 | 第37页 |
| ·车牌字符识别的特殊性 | 第37页 |
| ·模版匹配法识别数字、字母 | 第37-41页 |
| ·字符归一化 | 第38页 |
| ·细化算法 | 第38页 |
| ·特征提取与识别 | 第38-41页 |
| ·人工神经网络字符识别方法 | 第41-52页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第41-43页 |
| ·参数的确定 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-52页 |
| 6 结语 | 第52-55页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
