车牌识别算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·车牌识别技术发展状况 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术 | 第12页 |
| ·本文工作 | 第12-14页 |
| 第2章 车牌分割 | 第14-30页 |
| ·预备知识 | 第14-19页 |
| ·颜色空间 | 第14-16页 |
| ·边缘检测 | 第16-18页 |
| ·二值化 | 第18-19页 |
| ·车牌分割算法 | 第19-20页 |
| ·波形检测和颜色空间相结合的车牌分割算法 | 第20-29页 |
| ·生成边缘图 | 第21-25页 |
| ·生成边缘点连线图 | 第25-26页 |
| ·生成车牌候选区域 | 第26-27页 |
| ·过滤车牌区域 | 第27-29页 |
| ·车牌分割算法总结 | 第29-30页 |
| 第3章 车牌字符分割 | 第30-38页 |
| ·车牌规格 | 第30-31页 |
| ·字符分割技术 | 第31页 |
| ·分割前预处理 | 第31-35页 |
| ·水平倾斜校正 | 第32-33页 |
| ·去除上下边界 | 第33页 |
| ·垂直错切校正 | 第33-35页 |
| ·垂直投影与模板匹配相结合分割字符 | 第35-37页 |
| ·字符分割算法总结 | 第37-38页 |
| 第4章 字符识别 | 第38-46页 |
| ·字符识别算法 | 第38-40页 |
| ·模板匹配 | 第38页 |
| ·机器学习 | 第38-40页 |
| ·特征提取 | 第40-42页 |
| ·结构特征 | 第40页 |
| ·统计特征 | 第40-41页 |
| ·梯度方向特征 | 第41-42页 |
| ·多模板匹配算法 | 第42-44页 |
| ·建立模板库 | 第42-43页 |
| ·Hausdorff距离匹配 | 第43-44页 |
| ·识别算法总结 | 第44-46页 |
| 第5章 车牌识别测试系统设计 | 第46-52页 |
| ·系统设计 | 第46-48页 |
| ·测试结果 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
