| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 车牌定位技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 不确定环境下车牌定位技术难点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究工作和创新点 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4.2 本文主要创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 车牌照定位方法概述 | 第16-21页 |
| 2.1 我国车牌照的相关特征 | 第16-17页 |
| 2.2 常见车牌定位方法分析 | 第17-18页 |
| 2.3 本文的定位方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 初步滤波 | 第21-36页 |
| 3.1 灰度变换 | 第21-22页 |
| 3.2 基于频域滤波的雨痕去除算法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 离散傅里叶变换 | 第23-24页 |
| 3.2.2 条频带滤波 | 第24-27页 |
| 3.3 基于改进维纳滤波的非周期性噪声过滤 | 第27-35页 |
| 3.3.1 常见的滤波方法 | 第27-31页 |
| 3.3.2 改进的维纳滤波 | 第31-34页 |
| 3.3.3 改进维纳滤波算法分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 局部对比度增强和二值化算法研究 | 第36-54页 |
| 4.1 基于Tamura-CLAHE的局部对比度增强算法 | 第36-45页 |
| 4.1.1 灰度拉伸变换 | 第36-37页 |
| 4.1.2 直方图均衡化 | 第37-39页 |
| 4.1.3 Tamura-CLAHE算法 | 第39-45页 |
| 4.2 基于局部标准差和局部均值的二值化算法 | 第45-53页 |
| 4.2.1 二值化基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 二值化方法分类及比较 | 第46-48页 |
| 4.2.3 本文局部二值化算法 | 第48-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于先验知识和图像熵的车牌照定位 | 第54-71页 |
| 5.1 候选区域确定 | 第54-59页 |
| 5.1.1 局部过滤 | 第54-56页 |
| 5.1.2 形态学开运算 | 第56页 |
| 5.1.3 候选区域剪切 | 第56-59页 |
| 5.2 车牌区域粗定位 | 第59-66页 |
| 5.2.1 基于车牌先验知识的非车牌区域排除 | 第59-62页 |
| 5.2.2 基于图像熵的非车牌区域排除 | 第62-65页 |
| 5.2.3 车牌粗定位 | 第65-66页 |
| 5.3 车牌区域精确定位 | 第66-70页 |
| 5.3.1 车牌区域的旋转校正 | 第66-69页 |
| 5.3.2 车牌精确定位 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第71-81页 |
| 6.1 本位定位方法的总体结构 | 第71页 |
| 6.2 实验说明 | 第71-73页 |
| 6.2.1 实验环境 | 第71页 |
| 6.2.2 图像采集 | 第71-73页 |
| 6.2.3 算法评价指标 | 第73页 |
| 6.3 不同环境下定位效果分析 | 第73-80页 |
| 6.3.1 雨天车牌图像实验 | 第73-76页 |
| 6.3.2 其它环境或条件下车牌图像实验 | 第76-77页 |
| 6.3.3 不同定位方法的比较分析 | 第77-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 总结和展望 | 第81-83页 |
| 7.1 总结 | 第81页 |
| 7.2 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附件 | 第90页 |