| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景 | 第11-13页 |
| ·车牌识别系统的概念及应用场合 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统的组成和工作原理 | 第12-13页 |
| ·国内外技术现状及研究现状 | 第13-16页 |
| ·技术现状 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文的研究任务 | 第16页 |
| ·论文的结构 | 第16-18页 |
| 第二章 车牌自动识别系统概述 | 第18-24页 |
| ·车牌识别简介 | 第18-19页 |
| ·车牌简介 | 第18页 |
| ·车牌区域的主要特征 | 第18-19页 |
| ·车牌识别的关键技术 | 第19-22页 |
| ·车辆牌照区域定位技术 | 第19-21页 |
| ·车辆牌照字符分割技术 | 第21页 |
| ·车辆牌照字符识别技术 | 第21-22页 |
| ·系统组成模块 | 第22-23页 |
| ·系统评价指标 | 第23-24页 |
| 第三章 车牌定位方法研究 | 第24-44页 |
| ·现有车牌定位方法分析 | 第24-25页 |
| ·基于色彩分割与信息融合的车牌定位方法 | 第25-31页 |
| ·彩色特征的选取 | 第25-26页 |
| ·车牌色彩分割算法 | 第26-28页 |
| ·车牌判别基本算法与车牌辅助判别算法 | 第28-30页 |
| ·实验结果 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31页 |
| ·基于彩色分量进行边缘提取的车牌定位算法 | 第31-37页 |
| ·利用不同权重的HSV分量垂直边缘检测进行车牌定位的方法 | 第31-34页 |
| ·利用边缘算子提取车牌区域 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| ·灰度空间中基于统计特征的车牌定位算法 | 第37-42页 |
| ·扫描窗的选取及算法简介 | 第37-39页 |
| ·车牌分割流程及算法细节 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 车牌预处理及字符分割方法研究 | 第44-58页 |
| ·二值化方法概述 | 第44-45页 |
| ·基于K均值的车牌图像二值化方法 | 第45-47页 |
| ·K均值算法处理流程 | 第45页 |
| ·K均值算法在车牌二值化中的应用研究 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第46-47页 |
| ·基于直方图特点的车牌图像动态阈值二值化方法 | 第47-53页 |
| ·灰度直方图及直方图均衡 | 第47-50页 |
| ·直方图方法应用于车牌图像二值化 | 第50-53页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第53页 |
| ·基于垂直和水平投影的字符分割 | 第53-56页 |
| ·车牌区域特征 | 第54页 |
| ·字符分割常用算法 | 第54-55页 |
| ·字符分割的具体算法及过宽块和过窄块的处理 | 第55-56页 |
| ·图像的归一化处理 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·研究方向展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |