基于图像处理的车牌识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·智能交通系统 | 第9页 |
| ·车牌识别系统 | 第9-12页 |
| ·车牌识别的简介及应用 | 第9-10页 |
| ·车牌识别系统的结构 | 第10-12页 |
| ·车牌识别技术的发展现状 | 第12页 |
| ·本文的主要结构 | 第12-14页 |
| 第2章 关键技术介绍 | 第14-21页 |
| ·边缘检测算法 | 第14-17页 |
| ·车牌校正算法 | 第17-18页 |
| ·文字识别算法介绍 | 第18-21页 |
| ·分类器字符识别算法 | 第18-19页 |
| ·模板匹配类方法 | 第19-21页 |
| 第3章 车牌定位 | 第21-29页 |
| ·车牌特征分析 | 第21-22页 |
| ·车牌简介 | 第21页 |
| ·车牌特征总结 | 第21-22页 |
| ·车牌识别区域确定方法研究 | 第22-29页 |
| ·车牌近似定位 | 第22-27页 |
| ·车牌精确定位 | 第27-29页 |
| 第4章 车牌图像预处理 | 第29-35页 |
| ·车牌校正 | 第29-31页 |
| ·图像去噪 | 第31-32页 |
| ·字符分割 | 第32-35页 |
| 第5章 车牌识别 | 第35-48页 |
| ·反馈神经网络介绍 | 第35页 |
| ·字符预处理 | 第35-36页 |
| ·特征提取 | 第36-37页 |
| ·车牌识别的BP网络模型设计 | 第37-43页 |
| ·神经网络模型 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络模型 | 第38-41页 |
| ·基于BP神经网络模型的字符识别算法 | 第41-43页 |
| ·车牌识别系统实验及结果分析 | 第43-48页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·结果分析 | 第46-48页 |
| 第6章 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 作者简介 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
