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基于LabVIEW的车牌识别系统研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究的背景及意义第9-10页
    1.2 车牌识别系统研究现状第10-11页
    1.3 本文主要内容第11-13页
第二章 车牌识别系统结构设计第13-22页
    2.1 主要硬件的选型第14-18页
        2.1.1 触发传感器第14-15页
        2.1.2 摄像组件第15-16页
        2.1.3 摄像机的触发拍摄原理第16-17页
        2.1.4 信息处理器第17-18页
        2.1.5 图像的采集传输第18页
    2.2 软件系统设计第18-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 图像预处理第22-36页
    3.1 图像灰度化第22-24页
    3.2 图像增强第24-34页
        3.2.1 灰度级变换第25-30页
        3.2.2 图像滤波第30-34页
    3.3 本章总结第34-36页
第四章 车牌图像区域定位第36-58页
    4.1 国内车牌的特点第36-37页
    4.2 常用车牌定位方法第37-41页
    4.3 本系统车牌定位方法第41-57页
        4.3.1 车辆图像边缘检测第41-49页
        4.3.2 图像二值化分割第49-52页
        4.3.3 形态学处理第52-55页
        4.3.4 比值法精准定位第55-57页
    4.4 本章总结第57-58页
第五章 车牌字符分割提取第58-74页
    5.1 常用的字符分割法第59-60页
    5.2 改进的基于OCR的字符分割法第60-73页
        5.2.1 车牌图像二值化第61-62页
        5.2.2 车牌颜色统一第62-63页
        5.2.3 二值化车牌字符形态学处理第63-64页
        5.2.4 车牌倾斜校正第64-70页
        5.2.5 实施分割第70-73页
    5.3 本章总结第73-74页
第六章 车牌字符识别第74-84页
    6.1 车牌字符识别的特点第74-75页
    6.2 车牌字符识别的特征选择及提取法第75页
    6.3 常用字符识别法第75-77页
    6.4 改进的基于OCR的字符识别第77-83页
        6.4.1 模板匹配法的选择及改进第77-78页
        6.4.2 基于OCR的字符训练及特有模板库的建立第78-80页
        6.4.3 OCR字符识别第80-83页
    6.5 本章小结第83-84页
第七章 总结及展望第84-87页
    7.1 研究总结第84-85页
    7.2 研究展望第85-87页
参考文献第87-92页
致谢第92-93页
攻读硕士学位期间发表论文第93页

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