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基于ANDROID系统的车牌识别系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第9-13页
    1.1 课题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 车牌识别系统国外发展现状第10-11页
        1.2.2 车牌识别系统国内发展现状第11页
        1.2.3 基于ANDROID的车牌识别系统研究现状第11-12页
    1.3 本文的章节安排第12-13页
第2章 车牌识别系统概述第13-17页
    2.1 我国车牌规范第13页
    2.2 我国车牌特征第13-14页
    2.3 车牌识别系统基本结构第14-15页
    2.4 车牌识别系统的算法组成第15-16页
        2.4.1 图像预处理第15页
        2.4.2 车牌定位算法第15页
        2.4.3 字符分割算法第15页
        2.4.4 字符识别算法第15-16页
    2.5 本章小结第16-17页
第3章 车牌预处理及定位方法研究第17-35页
    3.1 图像预处理理论第17-18页
        3.1.1 图像灰度化处理第17页
        3.1.2 灰度拉伸第17-18页
        3.1.3 高斯滤波第18页
    3.2 常用的车牌定位方法第18-28页
        3.2.1 基于边缘的定位方法第18-24页
        3.2.2 基于形态学的定位方法第24-25页
        3.2.3 基于纹理特征的定位方法第25-26页
        3.2.4 基于颜色划分的定位方法第26-28页
    3.3 基于颜色和CANNY算子的车牌定位方法第28-31页
        3.3.1 高斯滤波第28-29页
        3.3.2 灰度处理第29页
        3.3.3 CANNY算子边缘检测第29页
        3.3.4 车牌边缘检测第29-30页
        3.3.5 车牌区域检测第30-31页
        3.3.6 边界调整第31页
        3.3.7 部分代码第31页
    3.4 算法实验和分析第31-34页
        3.4.1 相关阀值的确定第31-34页
        3.4.2 实验结果和分析第34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 车牌的字符分割和识别第35-47页
    4.1 车牌字符的分割方法研究第35-36页
        4.1.1 基于连通域的车牌字符分割方法第35-36页
        4.1.2 基于垂直投影的车牌字符分割方法第36页
    4.2 基于字符轮廓特征的车牌字符分割算法第36-40页
        4.2.1 二值化处理第36-37页
        4.2.2 字符串凹凸轮廓检测第37页
        4.2.3 字符高度、宽度检测第37-38页
        4.2.4 粘连字符的切分第38-39页
        4.2.5 部分代码第39-40页
    4.3 算法的实验和分析第40页
    4.4 车牌识别方法研究第40-44页
        4.4.1 基于模板匹配的识别方法第41页
        4.4.2 基于神经网络的识别方法第41页
        4.4.3 基于统计模式的识别方法第41-42页
        4.4.4 基于结构基元的识别方法第42-44页
    4.5 基于字符轮廓特征的车牌字符分割算法第44-46页
        4.5.1 汉字和字母识别第44页
        4.5.2 数字识别第44-45页
        4.5.3 部分代码第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
第5章 基于ANDROID的车牌识别系统第47-55页
    5.1 基于ANDROID平台的软件开发第47-48页
        5.1.1 ANDROID系统简介第47页
        5.1.2 ANDROID系统架构第47-48页
    5.2 ANDROID开发环境介绍第48页
    5.3 车牌识别系统设计与实现第48-54页
        5.3.1 MATLAB第48-49页
        5.3.2 设计与实现第49-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 总结和展望第55-57页
    6.1 总结第55-56页
    6.2 展望第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60页

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