摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-17页 |
·课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
·车牌识别技术的现状 | 第11-15页 |
·国内外车辆牌照自动识别技术现状 | 第11-12页 |
·我国汽车牌照的特殊性 | 第12-13页 |
·车牌识别技术的应用情况 | 第13-15页 |
·车辆牌照自动识别技术的发展趋势 | 第15页 |
·本课题所做的工作 | 第15-17页 |
2 车牌自动识别系统相关理论及概述 | 第17-31页 |
·本文所涉及的相关理论 | 第17-22页 |
·小波分析在车牌识别中的应用 | 第17-19页 |
·高斯变换 | 第19页 |
·形态学 | 第19-22页 |
·车辆图像识别处理系统的概述 | 第22-25页 |
·车辆图像识别处理系统的通用流程与设计思路 | 第23-24页 |
·车牌自动识别系统的总体结构 | 第24-25页 |
·车辆检测系统概述 | 第25页 |
·车牌自动识别系统的软件工作流程 | 第25-30页 |
·车牌定位 | 第26-29页 |
·车牌字符分割 | 第29页 |
·车牌字符识别 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
3 运动车辆检测的研究 | 第31-35页 |
·图像运动检测的研究 | 第31-32页 |
·视频图像的预处理技术 | 第31页 |
·视频运动目标分割及其识别特征参数提取技术 | 第31页 |
·视频运动目标跟踪检测技术 | 第31-32页 |
·基于虚拟线圈的车辆检测方法 | 第32-34页 |
·检测原理 | 第32页 |
·基于虚拟线圈的视频检测算法 | 第32-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
4 车牌定位 | 第35-46页 |
·车牌定位算法的总体评价 | 第35页 |
·基于方法融合的多级车牌定位算法 | 第35-45页 |
·车辆图像的获取 | 第35页 |
·车辆图像的预处理 | 第35-37页 |
·车辆图像数据差分特征计算的数学空间降维变换 | 第37-39页 |
·车辆图像数学抽象特征的高斯变换 | 第39-41页 |
·车辆图像数学抽象特征的小波变换 | 第41-42页 |
·横向车牌的预处理 | 第42页 |
·横向车牌的差分特征 | 第42页 |
·横向车牌的形态学处理 | 第42页 |
·横向车牌的二值化处理 | 第42-43页 |
·横向车牌数学抽象特征的高斯变换和车牌精确定位 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
5 车牌字符分割 | 第46-61页 |
·常用的车牌字符分割方法 | 第46页 |
·车牌字符分割相关的图像处理技术 | 第46-48页 |
·拉普拉斯变换 | 第46-47页 |
·区域生长法 | 第47-48页 |
·基于方法融合的字符分割法 | 第48-54页 |
·预处理 | 第48-50页 |
·基于拉普拉斯变化的边缘检测 | 第50-51页 |
·采用区域生长法确定车牌字符的“初步”候选区域 | 第51页 |
·去除虚假字符区域 | 第51-52页 |
·基于车牌先验知识的字符补足 | 第52-53页 |
·分割车牌字符 | 第53页 |
·字符分割算法的性能分析 | 第53-54页 |
·基于快速区域标号算法和车牌大间隔定位方法的车牌字符分割方法 | 第54-60页 |
·预处理 | 第55-57页 |
·连通性分析 | 第57页 |
·连通区域分析 | 第57-58页 |
·基于大间隔的车牌字符定位方法 | 第58-59页 |
·字符分割 | 第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 |
6 车牌识别中的字符识别 | 第61-73页 |
·车牌识别中字符识别的几种方法的研究 | 第61-69页 |
·模板匹配字符识别 | 第61-62页 |
·基于过线数特征的识别方法 | 第62-65页 |
·基于左右轮廓特征的印刷体数字识别 | 第65-69页 |
·一种快速有效的车牌字符识别算法 | 第69-72页 |
·创建匹配模板 | 第69-70页 |
·字符的归一化 | 第70-71页 |
·模板匹配 | 第71-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
7 车牌自动识别系统软件平台 | 第73-79页 |
·车牌自动识别系统的软件平台 | 第73-78页 |
·软件工程思想 | 第73-74页 |
·软件平台演示 | 第74-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
结论 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
致谢 | 第85-86页 |