| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 车牌识别系统的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 车牌识别系统研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 车牌定位 | 第8-9页 |
| 1.2.2 车牌倾斜校正 | 第9-10页 |
| 1.2.3 车牌字符分割 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-15页 |
| 第2章 图像预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 图像灰度化与二值化算法 | 第15-18页 |
| 2.2 图像增强方法 | 第18-20页 |
| 2.3 图像边缘检测方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 车牌定位算法 | 第23-43页 |
| 3.1 车牌的先验知识 | 第23-24页 |
| 3.2 基于字符、背景区分度定位算法 | 第24-31页 |
| 3.2.1 Canny边缘检测算法 | 第24页 |
| 3.2.2 改进的Canny边缘检测算法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 车牌定位过程 | 第25-30页 |
| 3.2.4 实验结果及分析 | 第30-31页 |
| 3.3 车贴检测算法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 最大稳定极值区域(MSER)检测算法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 改进的最大稳定极值区域(MSER)检测算法 | 第32页 |
| 3.3.3 车贴检测过程 | 第32-35页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第35-36页 |
| 3.4 角点检测算法 | 第36-42页 |
| 3.4.1 候选角点选取方法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 改进的Harris角点检测算法 | 第37-39页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 车牌倾斜校正算法 | 第43-57页 |
| 4.1 车牌倾斜分类 | 第43页 |
| 4.2 字符中位线校正算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 投影法原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 奇异点去除方法 | 第45页 |
| 4.2.3 最小二乘法原理 | 第45-46页 |
| 4.2.4 校正算法 | 第46页 |
| 4.2.5 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.3 角点检测校正算法 | 第49-56页 |
| 4.3.1 颜色模型 | 第50-53页 |
| 4.3.2 角点检测校正算法 | 第53-54页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 车牌字符分割算法 | 第57-67页 |
| 5.1 核函数模型 | 第57-58页 |
| 5.2 CV模型 | 第58-59页 |
| 5.3 改进的CV模型 | 第59-62页 |
| 5.3.1 改进模型原理 | 第59-60页 |
| 5.3.2 水平集能量函数 | 第60-61页 |
| 5.3.3 算法实现 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第62-65页 |
| 5.4.1 实验视觉效果 | 第62-63页 |
| 5.4.2 分割效果定量分析 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 关键词索引表 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间完成和发表的科研论文情况 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |