基于投影图像分布特征和神经网络的车牌识别系统的研究
| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-16页 |
| ·车牌识别系统的国内外发展现状 | 第10-13页 |
| ·车牌识别系统的应用及发展趋势 | 第13-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于投影图像分布特征的车牌定位方法 | 第18-35页 |
| ·图像预处理 | 第18-27页 |
| ·图像转换 | 第18-19页 |
| ·图像增强 | 第19-20页 |
| ·图像二值化 | 第20-23页 |
| ·边沿检测 | 第23-25页 |
| ·数学形态学 | 第25-27页 |
| ·传统的车牌定位方法 | 第27-29页 |
| ·基于投影图像分布特征的车辆牌照粗定位 | 第29-34页 |
| ·车牌的水平定位 | 第29-33页 |
| ·车牌的垂直定位 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于改进HOUGH变换的车牌几何校正 | 第35-43页 |
| ·典型车牌校正的方法 | 第35-39页 |
| ·重心法 | 第35-36页 |
| ·形心法 | 第36-37页 |
| ·哈夫(Hough)变换法 | 第37-39页 |
| ·基于改进Hough变换的车牌图像几何校正 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于图像投影特征和归一化方法的字符分割 | 第43-50页 |
| ·车牌边框的去除 | 第43-46页 |
| ·灰度规格化 | 第46-47页 |
| ·传统的字符分割方法 | 第47页 |
| ·基于归一化和投影特征相结合的字符分割方法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于BP神经网络的车牌字符识别 | 第50-62页 |
| ·字符识别概述 | 第50-52页 |
| ·字符识别发展概况 | 第50-51页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第51-52页 |
| ·基于BP神经网络的字符识别 | 第52-60页 |
| ·BP神经网络简介 | 第52-55页 |
| ·车辆字符的预处理 | 第55-56页 |
| ·BP神经网络结构的设计 | 第56-59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 车牌自动识别监控系统的整体设计 | 第62-69页 |
| ·系统基本技术要求 | 第62-63页 |
| ·系统构架及实现 | 第63页 |
| ·系统软件平台 | 第63-67页 |
| ·系统中的其他关键技术 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
