高速公路收费系统的车牌智能识别系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·车辆牌照 | 第13-14页 |
| ·国内外发展状况 | 第14-15页 |
| ·车牌智能识别系统的技术指标 | 第15-16页 |
| ·识别率 | 第15页 |
| ·识别速度 | 第15-16页 |
| ·后台管理程序 | 第16页 |
| ·车牌智能识别的难点 | 第16页 |
| ·车牌智能识别系统结构 | 第16-18页 |
| ·课题来源及要求 | 第18页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 图像预处理 | 第19-28页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·采集设备的位置 | 第19-20页 |
| ·图像格式转化 | 第20-22页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第22页 |
| ·图像边缘检测与二值化 | 第22-24页 |
| ·改进的边缘检测与二值化方法 | 第24-27页 |
| ·竖直方向的像素差分 | 第25-26页 |
| ·二值化阈值的确定 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车牌区域定位 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·图像分割理论及方法 | 第28-29页 |
| ·基于像素特征的区域定位方法 | 第29-35页 |
| ·车牌区域粗定位 | 第30-32页 |
| ·车牌底色检测 | 第32-33页 |
| ·车牌区域精确定位 | 第33页 |
| ·倾斜度矫正 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 车牌字符分割 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·车牌的水平投影 | 第37-38页 |
| ·车牌的竖直投影与字符分割 | 第38-43页 |
| ·字符漏检处理 | 第40-42页 |
| ·字符少检处理 | 第42页 |
| ·汉字的重定位与二值化 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 车牌特征提取 | 第44-49页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·类别可分性判据 | 第45-46页 |
| ·车牌字符特征提取 | 第46-48页 |
| ·字符图像归一化 | 第46页 |
| ·英文字符及数字的特征提取 | 第46-47页 |
| ·汉字字符的特征提取 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 车牌字符识别 | 第49-70页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·改进的BP 神经网络 | 第50-56页 |
| ·BP 网络理论 | 第50-54页 |
| ·BP 神经网络的不足与改进 | 第54-56页 |
| ·汉字分类器 | 第56-62页 |
| ·BP 网络输入与输出层设计 | 第56页 |
| ·BP 网络隐层的设计 | 第56-57页 |
| ·BP 网络初始权值的选取 | 第57页 |
| ·BP 网络的改进 | 第57-58页 |
| ·BP 网络的C++实现 | 第58-62页 |
| ·聚类分析算法 | 第62-64页 |
| ·动态聚类算法 | 第62-64页 |
| ·有监督分类算法 | 第64页 |
| ·英文字符及数字分类器 | 第64-68页 |
| ·分类器设计 | 第64-65页 |
| ·K-均值算法的C++实现 | 第65-68页 |
| ·识别结果优化 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第七章 实验结果 | 第70-73页 |
| 第八章 结束语 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
