| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·车牌识别技术的国内外研究现状及研究思路 | 第10-13页 |
| ·本文研究的内容 | 第13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 车牌定位技术 | 第15-36页 |
| ·车牌识别系统组成与工作原理 | 第15-16页 |
| ·定位前预处理 | 第16-20页 |
| ·遗传算法(GA算法) | 第20-22页 |
| ·粒子群算法(PSO算法) | 第22-25页 |
| ·遗传算法与粒子算法的比较 | 第25页 |
| ·基于遗传算法与粒子算法相结合的车牌定位技术 | 第25-31页 |
| ·对车牌定位的三种算法效果比较 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 车牌字符分割 | 第36-43页 |
| ·图像二值化 | 第36页 |
| ·校正车牌倾斜度 | 第36-39页 |
| ·确定车牌图像的边界 | 第39-40页 |
| ·字符分割技术 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第43-59页 |
| ·车牌字符识别技术 | 第43页 |
| ·车牌字符特征 | 第43-44页 |
| ·模板匹配 | 第44-46页 |
| ·基于BP神经网络的字符识别 | 第46-58页 |
| ·模板匹配字符识别法与BP神经网络字符识别法的比较 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 车牌识别算法的系统实现 | 第59-63页 |
| ·系统的开发环境及软件实现的工作流程图 | 第59-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |