基于计算机视觉的车牌字符识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究综述 | 第11-12页 |
| ·国外研究综述 | 第11页 |
| ·国内研究综述 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容及难点 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文的重点及难点 | 第12-13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 车牌图像预处理技术 | 第14-32页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·图像增强技术 | 第14-32页 |
| ·利用灰度变换法进行的对比度增强 | 第15-17页 |
| ·灰度变换后的直方图修正 | 第17-20页 |
| ·边缘处理技术 | 第20-24页 |
| ·二值化方法 | 第24-32页 |
| 第三章 车辆号牌切分算法的研究 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·车牌定位技术 | 第32-36页 |
| ·预处理 | 第32-34页 |
| ·车牌的定位 | 第34-36页 |
| ·倾斜矫正 | 第36-38页 |
| ·车牌图像的去边框处理 | 第38页 |
| ·字符的切分 | 第38-41页 |
| ·粘连字符的切分 | 第39-41页 |
| 第四章 字母和数字字符的识别研究 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·形态学字符图像处理 | 第41-42页 |
| ·基于字符特征选择与提取的识别技术 | 第42-43页 |
| ·基于神经元网络的字符识别技术 | 第43-51页 |
| ·神经元模型 | 第44-45页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第45-46页 |
| ·BP 网络的设计 | 第46-47页 |
| ·BP 网络的不足与改进 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络的技术实现及试验结构分析 | 第48-51页 |
| 第五章 车牌识别系统的集成 | 第51-56页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·系统集成设计 | 第52-54页 |
| ·系统组成 | 第52-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |
