基于纹理特征的车牌识别系统的研究与实现
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-12页 |
| ·车牌识别技术中的难点 | 第12-14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 图像处理与机器视觉 | 第15-28页 |
| ·数字图像处理与机器视觉 | 第15-17页 |
| ·数字图像处理概述 | 第15-16页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第16-17页 |
| ·机器视觉简介 | 第17页 |
| ·图像的灰度化 | 第17-18页 |
| ·灰度拉伸 | 第18-19页 |
| ·图像二值化 | 第19-20页 |
| ·图像的锐化 | 第20-21页 |
| ·图像的平滑 | 第21-22页 |
| ·边缘检测 | 第22-25页 |
| ·梯度 | 第22-23页 |
| ·边缘检测算法 | 第23-25页 |
| ·图像分割 | 第25-28页 |
| ·阈值分割 | 第26页 |
| ·边缘检测 | 第26-27页 |
| ·区域提取 | 第27-28页 |
| 第三章 车牌定位 | 第28-40页 |
| ·车牌的规格及特征 | 第28-29页 |
| ·车牌定位技术研究 | 第29-30页 |
| ·基于竖向纹理特征的车牌定位方法 | 第30-36页 |
| ·用水平方向的差分算子对图像求梯度 | 第32-33页 |
| ·对整幅图像进行一次扫描得到跳变点的分布 | 第33页 |
| ·求车牌大致位置算法的描述 | 第33页 |
| ·求车牌区域的算法描述 | 第33-36页 |
| ·车牌图像的校正 | 第36-40页 |
| 第四章 字符分割 | 第40-48页 |
| ·字符分割基础 | 第40-41页 |
| ·行切割 | 第40-41页 |
| ·字切割 | 第41页 |
| ·车牌字符分割 | 第41-48页 |
| ·车牌字符串的特征 | 第41-42页 |
| ·车牌字符分割的一般算法 | 第42-43页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第43页 |
| ·二值化后车牌图像的处理 | 第43-45页 |
| ·车牌字符分割 | 第45-48页 |
| 第五章 字符识别 | 第48-70页 |
| ·模式识别简介 | 第48-54页 |
| ·什么是模式识别? | 第48页 |
| ·模式识别方法 | 第48-50页 |
| ·一些基本的非参数决策论分类方法 | 第50-53页 |
| ·聚类分析 | 第53-54页 |
| ·字符识别原理 | 第54-58页 |
| ·模板法 | 第55-56页 |
| ·投影——变换系数法 | 第56-57页 |
| ·基于统计量的网格特征、外围特征 | 第57页 |
| ·多重相似度法 | 第57-58页 |
| ·特征点法 | 第58页 |
| ·字符的预处理 | 第58-68页 |
| ·平滑 | 第59-60页 |
| ·二值图像的腐蚀和膨胀 | 第60-64页 |
| ·位置归一化 | 第64页 |
| ·大小归一化 | 第64-66页 |
| ·笔划粗细归一化 | 第66页 |
| ·细化 | 第66-68页 |
| ·转换为(0,1)矩阵 | 第68页 |
| ·车牌字符识别的方法 | 第68-70页 |
| ·提取字符的统计特征 | 第68-69页 |
| ·统计特征识别 | 第69-70页 |
| 第六章 系统实现与实验分析 | 第70-78页 |
| ·车牌识别算法的总体框图 | 第70页 |
| ·系统实现 | 第70-76页 |
| ·BMP 图像格式简介 | 第71-74页 |
| ·CDib 类的构造 | 第74页 |
| ·软件实现 | 第74-76页 |
| ·试验结果分析 | 第76-78页 |
| ·实验环境 | 第76页 |
| ·实验结果分析 | 第76-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结评价 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 个人简历、在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |
