车辆牌照图像的多尺度去噪与修复

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-24页
·车辆牌照识别的背景	第9-10页
·图像噪声的现状	第10-12页
·噪声的模型	第10-11页
·噪声的分类	第11-12页
·常用的去噪方法	第12-17页
·空间域滤波降噪	第12-14页
·频率域滤波降噪	第14-17页
·图像增强研究的现状	第17-22页
·傅里叶变换	第18-20页
·离散傅里叶变换	第20-22页
·本文的主要工作	第22-24页
第2章 图像去噪与修复的基础理论	第24-42页
·车辆牌照图像预处理的理论基础	第24-36页
·彩色图像转化为灰度图像	第24-25页
·灰度直方图均衡化方法	第25-27页
·图像的灰度拉伸	第27页
·图像的二值化	第27-31页
·图像的梯度锐化	第31-36页
·多重网格相关基础理论	第36-38页
·多重网格方法的引入	第36-37页
·多重网格方法的基本思想	第37-38页
·多重网格方法的应用原则	第38页
·多重网格的迭代性	第38-41页
·本章小结	第41-42页
第3章 图像去噪与修复的研究内容	第42-52页
·图像进行离散化及精度分析	第42-44页
·对图像在单尺度下进行增强处理	第44-49页
·线性灰度拉伸	第44-45页
·分段线性灰度拉伸	第45-46页
·非线性灰度拉伸	第46-48页
·改进的非线性灰度拉伸方法	第48-49页
·对图像在多尺度下进行离散及增强处理	第49-50页
·本章小结	第50-52页
第4章 数值模拟	第52-56页
·单尺度下的图像数值模拟	第52-54页
·多尺度下的图像数值模拟	第54-55页
·本章小结	第55-56页
第5章 结论与展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第61-62页
致谢	第62页