复杂光照条件下的通用车牌定位系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题意义 | 第11-12页 |
| ·车牌定位国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·无监督的车牌定位算法 | 第12-13页 |
| ·有监督的车牌定位算法 | 第13-14页 |
| ·各类算法的效果比较 | 第14页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第14-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 复杂光照条件下的通用车牌定位系统的设计 | 第17-26页 |
| ·车牌特征分析 | 第17-19页 |
| ·中国车辆号牌 | 第17-19页 |
| ·中国车牌的特征 | 第19页 |
| ·本文所用车牌源图像的特点 | 第19-21页 |
| ·影响车牌检测准确性的因素 | 第21-22页 |
| ·定位算法设计原则 | 第22-23页 |
| ·算法流程 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 自适应光照增强方案的设计 | 第26-63页 |
| ·图像增强的常用评价方法 | 第26-27页 |
| ·常用的灰度图像增强方法介绍 | 第27-34页 |
| ·空间域图像增强方法 | 第27-33页 |
| ·频域图像增强方法 | 第33-34页 |
| ·图像分类方案的设计 | 第34-43页 |
| ·基于光照色度估计的图像明暗分类算法 | 第34-40页 |
| ·基于灰度图像的亮度分类算法 | 第40-41页 |
| ·光照强度分类算法流程 | 第41-43页 |
| ·自适应图像增强方法 | 第43-62页 |
| ·夜间弱光型图像增强 | 第43-50页 |
| ·夜间强光型图像增强 | 第50-55页 |
| ·白天弱光型图像增强 | 第55-58页 |
| ·白天强光型图像增强 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 复杂光照条件下的通用车牌定位系统的实现 | 第63-84页 |
| ·图像预处理 | 第63-68页 |
| ·彩色图像灰度化和灰度图像的增强 | 第63-64页 |
| ·图像滤波 | 第64-68页 |
| ·边缘提取 | 第68-69页 |
| ·边缘图像去噪 | 第69-71页 |
| ·边缘图像粗过滤 | 第70页 |
| ·边缘图像精确去噪 | 第70-71页 |
| ·灰度能量聚类算法 | 第71-73页 |
| ·候选车牌区域的获取 | 第73-75页 |
| ·去除伪车牌 | 第75-78页 |
| ·实验结果 | 第78-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·论文总结 | 第84-85页 |
| ·研究展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
