| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| §1-1 引言 | 第10-12页 |
| 1-1-1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1-1-2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1-1-3 汽车牌照识别技术的发展趋势及应用前景 | 第11-12页 |
| §1-2 车牌识别系统概述 | 第12-13页 |
| 1-2-1 车牌识别系统组成 | 第12-13页 |
| 1-2-2 车牌识别系统原理 | 第13页 |
| §1-3 本文主要研究内容以及结构安排 | 第13-15页 |
| 1-3-1 主要研究内容 | 第13页 |
| 1-3-2 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像预处理 | 第15-31页 |
| §2-1 数字图像处理基础 | 第15-19页 |
| 2-1-1 图像数字化表示 | 第15-16页 |
| 2-1-2 图像的常见格式 | 第16页 |
| 2-1-3 BMP 文件格式 | 第16-18页 |
| 2-1-4 Visual c++常用数字图像处理技术 | 第18-19页 |
| §2-2 图像灰度化 | 第19-21页 |
| 2-2-1 灰度化的必要性 | 第19-20页 |
| 2-2-2 灰度化的基本原理 | 第20-21页 |
| §2-3 灰度拉伸 | 第21-22页 |
| 2-3-1 灰度拉伸的必要性 | 第21页 |
| 2-3-2 灰度拉伸的基本原理 | 第21-22页 |
| §2-4 二值化 | 第22-25页 |
| 2-4-1 二值化的必要性及其原理 | 第22-23页 |
| 2-4-2 阈值的选取 | 第23-25页 |
| §2-5 边缘检测 | 第25-27页 |
| 2-5-1 边缘检测原理 | 第25-26页 |
| 2-5-2 图像边缘检测具体实现 | 第26-27页 |
| §2-6 图像滤波 | 第27-30页 |
| 2-6-1 滤波的必要性 | 第27页 |
| 2-6-2 几种常见的滤波方法 | 第27-28页 |
| 2-6-3 中值滤波 | 第28-30页 |
| 2-6-4 图像滤波实现 | 第30页 |
| §2-7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 车牌定位 | 第31-40页 |
| §3-1 概述 | 第31-36页 |
| 3-1-1 车牌牌照的特征 | 第31-32页 |
| 3-1-2 车牌定位算法综述 | 第32-36页 |
| §3-2 车牌定位的实现过程 | 第36-39页 |
| 3-2-1 车牌定位流程 | 第36页 |
| 3-2-2 基于边缘检测和投影法的车牌边界定位 | 第36-39页 |
| §3-3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 车牌图像倾斜校正 | 第40-45页 |
| §4-1 概述 | 第40-41页 |
| 4-1-1 车牌图像倾斜模式 | 第40-41页 |
| 4-1-2 车牌图像倾斜矫正方法常用方法 | 第41页 |
| §4-2 倾斜校正的实现 | 第41-44页 |
| 4-2-1 车牌灰度图像二值化 | 第41-42页 |
| 4-2-2 基于对图像左右半边平均高度统计的车牌倾斜斜率检测法 | 第42-43页 |
| 4-2-3 图像的校正 | 第43-44页 |
| §4-3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 车牌字符分割 | 第45-52页 |
| §5-1 字符分割概述 | 第45-47页 |
| 5-1-1 车牌字符的特征 | 第45页 |
| 5-1-2 车牌字符分割算法综述 | 第45-47页 |
| §5-2 字符的分割 | 第47-51页 |
| 5-2-1 字符图像的梯度锐化 | 第47-48页 |
| 5-2-2 去除离散杂点噪声 | 第48-49页 |
| 5-2-3 字符分割实现 | 第49-51页 |
| §5-3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 全文总结 | 第52-53页 |
| §6-1 本文所做的主要工作 | 第52页 |
| §6-2 不足之处 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第57页 |