| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究及发展现状 | 第8-11页 |
| 1.3 未来发展趋势 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 图像预处理及车牌定位 | 第13-24页 |
| 2.1 车牌识别预处理 | 第13-15页 |
| 2.2 车牌定位 | 第15页 |
| 2.3 车牌定位流程 | 第15-22页 |
| 2.3.1 边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.3.2 矩形检测定位车牌 | 第19-21页 |
| 2.3.3 结合灰度跳变精确定位 | 第21-22页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 车牌字符分割 | 第24-33页 |
| 3.1 车牌预处理 | 第24-25页 |
| 3.2 字符分割算法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 连通区域分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 连通域分析字符分割 | 第26-27页 |
| 3.2.3 投影分割法原理 | 第27-28页 |
| 3.2.4 投影法的具体算法步骤 | 第28-29页 |
| 3.3 投影法与先验知识相结合 | 第29-32页 |
| 3.3.1 对粘连字符的处理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 实验及结果分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 车牌字符识别 | 第33-41页 |
| 4.1 车牌字符编码特征 | 第33页 |
| 4.2 字符识别算法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 基于SVM（支持向量机）的车牌字符识别 | 第34-35页 |
| 4.2.2 神经网络进行字符识别 | 第35-36页 |
| 4.2.3 模板匹配法字符识别 | 第36-37页 |
| 4.3 模板匹配与角点检测相结合 | 第37-40页 |
| 4.3.1 模板匹配原理 | 第37-38页 |
| 4.3.2 Harris角点检测基本理论 | 第38页 |
| 4.3.3 算法结合分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 车辆信息管理系统设计 | 第41-57页 |
| 5.1 系统简介 | 第41-42页 |
| 5.2 MATLAB GUI介绍 | 第42-43页 |
| 5.2.1 GUI模板类型 | 第42-43页 |
| 5.2.2 控件对象及属性 | 第43页 |
| 5.3 MATLAB连接数据库原理 | 第43-47页 |
| 5.3.1 数据库表的设计 | 第44-45页 |
| 5.3.2 MATLAB与数据库相结合 | 第45页 |
| 5.3.3 用户数据源创建过程 | 第45-46页 |
| 5.3.4 在MATLAB中连接并读取数据 | 第46-47页 |
| 5.4 系统各个模块设计 | 第47-54页 |
| 5.4.1 用户登录模块 | 第47-48页 |
| 5.4.2 主操作界面模块 | 第48-49页 |
| 5.4.3 系统维护模块 | 第49-50页 |
| 5.4.4 用户信息管理模块 | 第50-51页 |
| 5.4.5 新住户信息录入模块 | 第51-53页 |
| 5.4.6 住户信息查询模块 | 第53-54页 |
| 5.5 系统测试 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |