车牌识别技术的研究及其在智能交通系统中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·智能交通系统研究内容 | 第7-8页 |
| ·车牌自动识别系统的研究现状和技术难点 | 第8-12页 |
| ·车牌自动识别系统的组成 | 第9-10页 |
| ·车牌自动识别系统的发展与现状 | 第10-11页 |
| ·技术难点 | 第11-12页 |
| ·本文的研究工作和文章组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 车牌定位 | 第14-27页 |
| ·车牌特征 | 第14-17页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第17-20页 |
| ·数学形态学概述 | 第17-18页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第18-20页 |
| ·基于投影法和模糊边缘检测的车牌定位 | 第20-26页 |
| ·候选区域的抽取 | 第20-22页 |
| ·广义渡越点的选取 | 第22-24页 |
| ·候选区域的模糊边缘检测 | 第24-25页 |
| ·车牌定位算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 车牌图像的二值化与几何校正 | 第27-39页 |
| ·车牌图像二值化 | 第27-32页 |
| ·图像二值化过程中存在的问题 | 第27-28页 |
| ·现有的车牌二值化方法分析 | 第28-30页 |
| ·基于Lorentz信息测度的车牌二值化 | 第30-32页 |
| ·车牌几何校正 | 第32-38页 |
| ·车牌图像几何变形的原因及类型 | 第32-33页 |
| ·现有的几何校正方法 | 第33-36页 |
| ·对车牌图像的几何校正 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 字符分割与归一化 | 第39-53页 |
| ·颜色模式的确定 | 第39-40页 |
| ·直方图法 | 第39-40页 |
| ·纹理特征法 | 第40页 |
| ·传统的字符分割方法 | 第40-42页 |
| ·基于投影法的字符分割 | 第40-41页 |
| ·基于连通域的字符分割 | 第41-42页 |
| ·基于先验知识的字符分割 | 第42页 |
| ·基于连通体检测和投影法的字符分割 | 第42-47页 |
| ·噪声去除 | 第42-43页 |
| ·断裂、粘连字符的处理 | 第43-45页 |
| ·算法流程 | 第45-47页 |
| ·车牌字符图像的归一化 | 第47-52页 |
| ·字符图像的大小归一化 | 第47-49页 |
| ·字符图像的位置归一化 | 第49页 |
| ·字符图像的笔划粗细归一化 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 车牌字符的特征提取与识别 | 第53-67页 |
| ·字符识别的发展概况及原理 | 第53-56页 |
| ·字符识别的发展概况 | 第53-54页 |
| ·字符识别的原理 | 第54-55页 |
| ·车牌字符识别的特点 | 第55-56页 |
| ·车牌字符的特征提取 | 第56-61页 |
| ·字符特征提取概述 | 第57页 |
| ·车牌字符中数字和字母的结构特征分析 | 第57-58页 |
| ·基于细化的特征提取 | 第58-61页 |
| ·车牌字符的识别 | 第61-66页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第61-63页 |
| ·车牌字符中数字、字母的识别 | 第63-64页 |
| ·数字和字母识别的补充 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 硕士论文研究期间所发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 西北工业大学业 学位论文知识产权声明书 | 第75页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第75-76页 |
