基于SIFT特征的车牌识别系统的研究与实现
| 中文摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内发展现状 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文章节简述 | 第16-19页 |
| 第二章 车牌定位 | 第19-39页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第19-20页 |
| ·基于车牌纹理特征车牌定位 | 第19-20页 |
| ·基于车牌颜色特征车牌定位 | 第20页 |
| ·基于边缘检测车牌定位 | 第20页 |
| ·基于特征匹配的三大算法比较分析 | 第20-36页 |
| ·建立标准的车牌模板库 | 第20-22页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第22-28页 |
| ·SURF特征匹配 | 第28-31页 |
| ·SIFT特征双向匹配 | 第31页 |
| ·算法步骤对比 | 第31-32页 |
| ·实验与性能对比 | 第32-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| ·基于SIFT特征改进匹配算法车牌定位 | 第36-37页 |
| ·RANSAC算法剔除错误匹配 | 第36-37页 |
| ·车牌定位 | 第37页 |
| ·基于SIFT特征的改进匹配算法车牌定位流程图 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 字符分割 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第39-42页 |
| ·传统的车牌矫正方式 | 第39-41页 |
| ·基于仿射变换矩阵车牌矫正 | 第41-42页 |
| ·车牌二值化及边框铆钉去除 | 第42-44页 |
| ·Ostu二值化 | 第42-43页 |
| ·非字符区域去除 | 第43-44页 |
| ·基于垂直投影分割及字符归一化 | 第44-45页 |
| ·基于垂直投影分割 | 第44页 |
| ·字符归一化 | 第44-45页 |
| ·字符分割算法流程图 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第47-53页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·常见的字符识别方法 | 第47-49页 |
| ·基于模板匹配的字符识别 | 第47页 |
| ·基于特征匹配的字符识别 | 第47-48页 |
| ·基于BP神经网络的字符识别 | 第48页 |
| ·基于SVM向量机字符识别 | 第48-49页 |
| ·基于SIFT算法的汉字识别 | 第49页 |
| ·基于特征匹配法的字母数字识别 | 第49-52页 |
| ·字母数字特征提取 | 第49-51页 |
| ·构建特征匹配库 | 第51页 |
| ·匹配实现 | 第51-52页 |
| ·字母数字识别算法流程图 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 车牌识别系统的设计与实现 | 第53-59页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·系统设计 | 第53-55页 |
| ·系统设计原则 | 第53页 |
| ·系统主要流程 | 第53-54页 |
| ·界面设计 | 第54-55页 |
| ·系统实现 | 第55页 |
| ·硬件环境 | 第55页 |
| ·软件环境 | 第55页 |
| ·系统测试与评价 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简况及联系方式 | 第65-67页 |
| 承诺书 | 第67-69页 |
