车牌自动识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容与拟解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法及措施 | 第12-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 车牌图像匹配理论 | 第15-19页 |
| 2.1 基于灰度相关的匹配 | 第15页 |
| 2.2 基于特征的匹配 | 第15-16页 |
| 2.3 MATLAB简介 | 第16-19页 |
| 第3章 车牌图像匹配预处理 | 第19-33页 |
| 3.1 车牌定位 | 第19-25页 |
| 3.1.1 横向初步定位 | 第19-21页 |
| 3.1.2 纵向初步定位 | 第21页 |
| 3.1.3 灰度化 | 第21-22页 |
| 3.1.4 二值化 | 第22-24页 |
| 3.1.5 横向精确定位 | 第24-25页 |
| 3.1.6 纵向精确定位 | 第25页 |
| 3.2 车牌字符分割 | 第25-33页 |
| 3.2.1 去除小连通域 | 第25-27页 |
| 3.2.2 形态学处理 | 第27-30页 |
| 3.2.3 车牌字符分割 | 第30-33页 |
| 第4章 基于灰度的车牌图像匹配 | 第33-41页 |
| 4.1 车牌字符识别方法 | 第33-34页 |
| 4.2 车牌字符库 | 第34页 |
| 4.3 基于特征的匹配 | 第34-35页 |
| 4.4 基于灰度相关的匹配 | 第35-39页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 第5章 总结和展望 | 第41-42页 |
| 5.1 工作总结 | 第41页 |
| 5.2 未来展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 作者简介 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
