车牌自动识别系统的算法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题开展的背景与现实意义 | 第10-11页 |
| ·车牌识别技术的现状 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术的应用情况 | 第12-14页 |
| ·中国汽车牌照的特点 | 第14-16页 |
| ·本课题完成的主要工作 | 第16页 |
| ·本文的结构 | 第16-17页 |
| 第二章 车牌自动识别系统 | 第17-25页 |
| ·车牌识别系统的总体结构 | 第17-18页 |
| ·车牌识别系统的硬件部分 | 第17-18页 |
| ·车牌识别系统的软件部分 | 第18页 |
| ·车牌识别系统的软件流程 | 第18-24页 |
| ·车牌定位 | 第19-20页 |
| ·图像的预处理 | 第19页 |
| ·车牌定位算法 | 第19-20页 |
| ·车牌图像的后处理 | 第20页 |
| ·车牌字符分割 | 第20-21页 |
| ·定位字符的位置 | 第20-21页 |
| ·利用得到字符的位置进行字符分割 | 第21页 |
| ·车牌字符识别 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 车牌定位 | 第25-51页 |
| ·车牌定位技术的发展状况 | 第25-28页 |
| ·基于灰度图像的定位方法 | 第25-27页 |
| ·基于特征的车牌定位方法 | 第25-26页 |
| ·基于数学形态学和遗传算法等工具的定位方法 | 第26-27页 |
| ·基于彩色图像的定位方法 | 第27-28页 |
| ·各种车牌定位算法的总体评价 | 第28页 |
| ·与车牌定位相关的图像处理技术 | 第28-35页 |
| ·数学形态学 | 第28-30页 |
| ·彩色模型 | 第30-32页 |
| ·RGB 彩色模型 | 第30-31页 |
| ·HSI 彩色模型 | 第31-32页 |
| ·自适应阈值算法 | 第32-33页 |
| ·Hough 变换 | 第33-35页 |
| ·车牌定位算法 | 第35-50页 |
| ·原始图像的采集 | 第35页 |
| ·本课题中设计的车牌定位算法 | 第35-48页 |
| ·定位模板的获取 | 第36-44页 |
| ·车牌区域的准确定位 | 第44-48页 |
| ·车牌提取方法的实现和性能 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 车牌字符分割 | 第51-61页 |
| ·图像分割技术 | 第51-53页 |
| ·基于区域的分割技术 | 第52页 |
| ·基于边界的分割技术 | 第52页 |
| ·较新颖的分割技术 | 第52-53页 |
| ·常用的车牌字符分割方法 | 第53-54页 |
| ·与车牌字符分割相关的图像处理技术 | 第54-55页 |
| ·区域生长法 | 第54-55页 |
| ·基于字符体态和间隔特征的车牌字符分割方法 | 第55-59页 |
| ·字符分割算法的性能分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 车牌自动识别软件系统的设计与实现 | 第61-67页 |
| ·车牌自动识别项目的开发历程 | 第61页 |
| ·车牌自动识别系统的软件平台 | 第61-64页 |
| ·软件系统的设计原则 | 第61-62页 |
| ·抽象 | 第62页 |
| ·信息隐藏 | 第62页 |
| ·模块化 | 第62页 |
| ·保持松散耦合 | 第62页 |
| ·车牌识别软件系统的设计 | 第62-63页 |
| ·核心功能部分 | 第62-63页 |
| ·辅助功能部分 | 第63页 |
| ·车牌识别软件系统的实现 | 第63-64页 |
| ·车牌识别软件系统演示 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结评价 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 读研期间的研究成果 | 第73-74页 |
