运行列车车厢编号定位技术和识别系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究存在的难点 | 第11页 |
| 1.4 课题主要研究内容及论文组织安排 | 第11-13页 |
| 1.4.1 课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 2 图像预处理 | 第13-24页 |
| 2.1 图像尺寸调整 | 第13页 |
| 2.2 图像亮度校正 | 第13-16页 |
| 2.2.1 灰度级变换 | 第13-15页 |
| 2.2.2 亮度变换 | 第15-16页 |
| 2.3 图像锐化 | 第16-19页 |
| 2.3.1 梯度锐化 | 第17页 |
| 2.3.2 高通滤波器 | 第17-18页 |
| 2.3.3 Laplacian锐化 | 第18-19页 |
| 2.4 图像灰度化及滤波处理 | 第19-21页 |
| 2.4.1 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 2.4.2 图像滤波 | 第20-21页 |
| 2.5 图像腐蚀 | 第21-23页 |
| 2.5.1 图像腐蚀的原理 | 第22页 |
| 2.5.2 图像腐蚀的效果图 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 列车车厢编号的定位 | 第24-35页 |
| 3.1 列车车厢编号区域的特征 | 第24-26页 |
| 3.2 自适应阈值二值化 | 第26-27页 |
| 3.3 图像边缘检测 | 第27-30页 |
| 3.3.1 Sobel边缘检测算子 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Prewitt边缘检测算子 | 第28页 |
| 3.3.3 Laplace边缘检测算子 | 第28-29页 |
| 3.3.4 Roberts边缘检测算子 | 第29页 |
| 3.3.5 Canny边缘检测算子 | 第29-30页 |
| 3.4 列车车厢编号定位的原理 | 第30-33页 |
| 3.4.1 列车车厢编号的粗定位 | 第31-32页 |
| 3.4.2 列车车厢编号的精确定位 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 列车车厢编号的识别 | 第35-45页 |
| 4.1 字符分割 | 第35-36页 |
| 4.2 颜色填充 | 第36-37页 |
| 4.3 字符识别 | 第37-44页 |
| 4.3.1 统计模式识别方法 | 第37-41页 |
| 4.3.2 结构语句识别方法 | 第41页 |
| 4.3.3 神经网络识别方法 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 列车车厢编号自动识别系统的实现 | 第45-55页 |
| 5.1 列车车厢编号自动识别系统算法流程图 | 第45-46页 |
| 5.2 功能模块与实验结果分析 | 第46-54页 |
| 5.2.1 图像的采集 | 第46页 |
| 5.2.2 图像预处理 | 第46-48页 |
| 5.2.3 列车车厢编号的定位 | 第48-49页 |
| 5.2.4 列车车厢编号的识别 | 第49-51页 |
| 5.2.5 列车车厢编号的提取 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 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57-61页 |
| 个人简历 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
