| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1．1 智能交通系统的发展和内容 | 第10-11页 |
| 1．2 车辆牌照自动识别系统的发展 | 第11-13页 |
| 1．2．1 车辆牌照自动识别系统的背景及意义 | 第11页 |
| 1．2．2 车辆牌照自动识别系统的主要应用技术 | 第11-12页 |
| 1．2．3 车辆牌照自动识别系统的发展与现状 | 第12-13页 |
| 1．2．4 我国车辆牌照识别的特殊性 | 第13页 |
| 1．3 课题主要研究内容 | 第13-17页 |
| 1．3．1 LPR整体系统组成 | 第14页 |
| 1．3．2 课题的任务 | 第14-15页 |
| 1．3．3 课题性质 | 第15页 |
| 1．3．4 实验条件 | 第15-16页 |
| 1．3．5 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 车辆牌照识别系统设计与构成 | 第17-21页 |
| 2．1 车牌概述 | 第17页 |
| 2．2 LPR系统构成与软件设计 | 第17-19页 |
| 2．3 图像采集 | 第19-20页 |
| 2．3．1 摄像头 | 第19页 |
| 2．3．2 采集卡 | 第19-20页 |
| 2．4 系统评价指标 | 第20-21页 |
| 第三章 车辆牌照定位 | 第21-36页 |
| 3．1 图像分割技术 | 第21-22页 |
| 3．1．1 图像分割定义及其意义 | 第21页 |
| 3．1．2 图像分割分类 | 第21-22页 |
| 3．1．3 结合新理论的图像分割技术 | 第22页 |
| 3．2 车辆牌照定位技术介绍 | 第22-23页 |
| 3．3 车牌定位预处理 | 第23-29页 |
| 3．3．1 灰度变换 | 第23-24页 |
| 3．3．2 边缘检测算子 | 第24-26页 |
| 3．3．3 Sobel边缘检测 | 第26-27页 |
| 3．3．4 纵向边缘检测 | 第27-29页 |
| 3．4 车牌粗定位 | 第29-33页 |
| 3．4．1 投影法 | 第29-30页 |
| 3．4．2 粗定位车牌上下边界 | 第30-31页 |
| 3．4．3 粗定位车牌左右边界 | 第31-32页 |
| 3．4．4 粗定位效果分析 | 第32-33页 |
| 3．5 车牌细定位 | 第33-36页 |
| 3．5．1 细定位车牌上下边界 | 第33-34页 |
| 3．5．2 细定位车牌左右边界 | 第34-35页 |
| 3．5．3 细定位效果分析 | 第35-36页 |
| 第四章 字符分割预处理 | 第36-47页 |
| 4．1 对比度拉伸 | 第36-37页 |
| 4．2 二值化 | 第37-43页 |
| 4．2．1 二值化的基本要求 | 第38页 |
| 4．2．2 基于空间分布的二值化算法 | 第38-40页 |
| 4．2．3 Bernsen算法 | 第40页 |
| 4．2．4 Bernsen算法缺点分析 | 第40-41页 |
| 4．2．5 改进的Bernsen算法 | 第41-42页 |
| 4．2．6 二维图像局部窗口内极值快速算法 | 第42页 |
| 4．2．7 二值化效果分析 | 第42-43页 |
| 4．3 倾斜牌照的校正算法 | 第43-47页 |
| 4．3．1 牌照上下边沿的检测 | 第43页 |
| 4．3．2 Hough倾斜校正算法 | 第43-44页 |
| 4．3．3 牌照图像的几何变换 | 第44-45页 |
| 4．3．4 倾斜校正效果分析 | 第45-47页 |
| 第五章 字符分割 | 第47-57页 |
| 5．1 传统的字符分割算法分类 | 第47页 |
| 5．2 字符分割的基本思想 | 第47-48页 |
| 5．3 粗分割字符 | 第48-50页 |
| 5．4 细分割字符 | 第50-52页 |
| 5．4．1 字符区域的分裂 | 第50-51页 |
| 5．4．2 字符区域的合并 | 第51-52页 |
| 5．5 字符分割效果分析 | 第52-53页 |
| 5．6 气泡法除躁 | 第53-55页 |
| 5．6．1 气泡法原理 | 第53-54页 |
| 5．6．2 气泡法除躁原理 | 第54-55页 |
| 5．7 字符分割除躁效果分析 | 第55-57页 |
| 第六章 字符识别 | 第57-76页 |
| 6．1 字符识别原理介绍 | 第57-61页 |
| 6．1．1 模式识别基本原理 | 第57-59页 |
| 6．1．2 字符识别的发展及汉字识别的特点 | 第59-61页 |
| 6．2 字符归一化处理 | 第61-62页 |
| 6．2．1 分裂合并的归一化方法 | 第61页 |
| 6．2．2 插值变换的归一化方法 | 第61-62页 |
| 6．3 字符特征的选择 | 第62-64页 |
| 6．3．1 基于统计量的粗网格特征与外围特征 | 第63页 |
| 6．3．2 四周编码 | 第63页 |
| 6．3．3 水平垂直交叉点特征 | 第63页 |
| 6．3．4 水平垂直投影特征 | 第63-64页 |
| 6．4 主成分分析 | 第64-69页 |
| 6．4．1 基本思想 | 第64-65页 |
| 6．4．2 总体主成分 | 第65-67页 |
| 6．4．3 样本主成分 | 第67-68页 |
| 6．4．4 主成分分析的实验结果 | 第68-69页 |
| 6．5 近邻法 | 第69-73页 |
| 6．5．1 最近邻法和k-近邻法的决策规则及最近邻法的优缺点 | 第69-71页 |
| 6．5．2 基于最小错误率的贝叶斯决策 | 第71-73页 |
| 6．5．3 最近邻法的错误率分析 | 第73页 |
| 6．6 字符识别过程描述 | 第73-74页 |
| 6．6．1 粗分类特征识别 | 第73-74页 |
| 6．6．2 细分类特征识别 | 第74页 |
| 6．7 字符识别效果分析 | 第74-76页 |
| 第七章 总结与改进意见 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者在研究生期间发表的论文 | 第81页 |