车辆牌照提取与识别算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1．1 课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第8-14页 |
| 1．2．1 车牌定位的研究 | 第9-11页 |
| 1．2．2 字符分割的研究 | 第11-12页 |
| 1．2．3 字符识别的研究 | 第12-14页 |
| 1．3 本文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1．4 论文的体系结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数字图像处理基础与车牌图像的获取 | 第16-20页 |
| 2．1 数字图像处理的概念 | 第16页 |
| 2．2 图像的数字化表示 | 第16-17页 |
| 2．3 数字图像处理的基本应用 | 第17页 |
| 2．4 车牌图像的采集 | 第17-19页 |
| 2．5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 车牌的定位 | 第20-31页 |
| 3．1 图像预处理 | 第20-26页 |
| 3．1．1 RGB图像的灰度化 | 第20-21页 |
| 3．1．2 灰度的线性变换 | 第21-23页 |
| 3．1．3 二值化 | 第23-26页 |
| 3．2 车牌的定位 | 第26-30页 |
| 3．2．1 车牌的先验知识 | 第26-27页 |
| 3．2．2 基于投影灰度特征的车牌水平定位 | 第27-29页 |
| 3．2．3 牌照垂直方向的定位算法 | 第29-30页 |
| 3．3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 车牌字符的分割 | 第31-38页 |
| 4．1 车牌的校正 | 第31-34页 |
| 4．1．1 Hough变换的原理 | 第32-33页 |
| 4．1．2 Hough变换的实现 | 第33页 |
| 4．1．3 利用Hough变换校正车牌 | 第33-34页 |
| 4．2 车牌分割前的预处理 | 第34-35页 |
| 4．2．1 去除上下边框的干扰 | 第34-35页 |
| 4．2．2 去除左右边框的干扰 | 第35页 |
| 4．3 车牌的字符分割 | 第35-37页 |
| 4．3．1 车牌字符串的特点 | 第35-36页 |
| 4．3．2 基于车牌字符先验知识的字符分割方法 | 第36-37页 |
| 4．4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 车牌字符的识别 | 第38-51页 |
| 5．1 字符识别的一般原理 | 第38-39页 |
| 5．2 汉字识别的概况 | 第39-41页 |
| 5．3 车牌字符识别的特殊性 | 第41页 |
| 5．4 车牌字符识别的方法 | 第41-49页 |
| 5．4．1 神经网络识别的方法 | 第42-44页 |
| 5．4．2 模板匹配识别的方法 | 第44-47页 |
| 5．4．3 改进的模板特征匹配字符识别方法 | 第47-49页 |
| 5．5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6．1 总结 | 第51-52页 |
| 6．2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
