基于DSP车牌识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·本文的研究背景 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·车牌识别系统方案的比较 | 第15-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17页 |
| ·研究的意义和目的 | 第17-18页 |
| ·我国车牌识别特殊性及识别难度 | 第18页 |
| ·DSP芯片本身弊端 | 第18页 |
| ·论文结构安排 | 第18-21页 |
| 2 车牌定位与字符分割 | 第21-41页 |
| ·图像采集 | 第21-25页 |
| ·连续图像采样的原理 | 第21-22页 |
| ·图像采样的量化 | 第22-23页 |
| ·图像处理的一般结构 | 第23-25页 |
| ·车牌区域分割 | 第25-33页 |
| ·车辆图像的预处理 | 第25-28页 |
| ·车牌区域定位 | 第28-33页 |
| ·车牌位置矫正 | 第33-37页 |
| ·Hough变换检测原理 | 第34-35页 |
| ·几何矫正的算法研究 | 第35-37页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第37-39页 |
| ·大律法选取阈值 | 第37-38页 |
| ·去除车牌图像边框 | 第38-39页 |
| ·车牌字符的分割 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于BP神经网络的车牌字符识别 | 第41-51页 |
| ·BP神经网络 | 第41-44页 |
| ·BP神经网络简介 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络算法 | 第42-44页 |
| ·基于神经网络的车牌字符识别系统 | 第44-48页 |
| ·字符识别系统的构建 | 第44-45页 |
| ·车牌字符特征的提取 | 第45-48页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 DSP车牌识别系统硬件系统构建 | 第51-63页 |
| ·DSP简介 | 第51-52页 |
| ·TMS320DM642 DSP构造简介 | 第52-54页 |
| ·TMS320DM642 DSP硬件系统 | 第54-62页 |
| ·CCD摄像头 | 第54-57页 |
| ·DM642电源电路 | 第57-58页 |
| ·复位电路 | 第58-59页 |
| ·DSP芯片与外设存储器的接口电路 | 第59-60页 |
| ·JTAG接口电路 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于DSP车牌识别系统的软件开发与优化 | 第63-71页 |
| ·DSP软件的开发流程 | 第63-64页 |
| ·车牌识别系统的软件实现 | 第64页 |
| ·软件的优化 | 第64-70页 |
| ·用定点运算替代浮点运算 | 第66页 |
| ·提高并行性 | 第66-68页 |
| ·使用TI的各种程序库 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第79页 |
