车牌识别系统的算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状与发展 | 第8-10页 |
| ·论文的主要工作及内容组织 | 第10-13页 |
| 第二章 车牌定位技术 | 第13-33页 |
| ·车牌区域特征 | 第13-14页 |
| ·灰度图像定位 | 第14-21页 |
| ·彩色图像转化成灰度图像 | 第15-16页 |
| ·灰度图像增强 | 第16-17页 |
| ·图像二值化、形态学处理 | 第17-20页 |
| ·根据车牌特征实现车牌区域定位 | 第20-21页 |
| ·彩色图像定位 | 第21-31页 |
| ·颜色模型 | 第22-23页 |
| ·RGB 模型到 HIS 模型转变 | 第23-25页 |
| ·五级灰度图像转化为二值图像 | 第25-27页 |
| ·彩色定位图像转变为二值图像 | 第27-28页 |
| ·图像倾斜校正 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 字符分割技术 | 第33-41页 |
| ·字符分割简介 | 第33-34页 |
| ·车牌字符特征 | 第34页 |
| ·字符分割算法 | 第34-39页 |
| ·字符分割前预处理 | 第34-36页 |
| ·基于连通域法的字符分割 | 第36-38页 |
| ·先验知识与投影相结合的字符分割算法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 字符识别 | 第41-61页 |
| ·字符识别技术概况 | 第41-42页 |
| ·基于模板匹配算法 | 第42-43页 |
| ·支持向量机算法 | 第43-48页 |
| ·SVM 特点 | 第43-44页 |
| ·线性的二分类问题 | 第44-47页 |
| ·非线性的二分类问题 | 第47-48页 |
| ·字符识别 | 第48-59页 |
| ·字符识别流程 | 第48-49页 |
| ·字符归一化 | 第49-50页 |
| ·字符细化 | 第50-51页 |
| ·字符特征提取 | 第51-53页 |
| ·利用 SVM 字符初次识别 | 第53-55页 |
| ·易混淆字符的二次识别 | 第55-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·完成工作总结 | 第61-62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 研究成果 | 第69-70页 |
