在车牌自动识别系统中对字符的分割与识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·车牌识别项目系统概述 | 第10页 |
| ·车牌识别项目的意义 | 第10-11页 |
| ·车牌识别项目研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像预处理 | 第16-28页 |
| ·BMP图像的读取与转换 | 第16-18页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第18-19页 |
| ·去噪处理 | 第19-23页 |
| ·中值滤波原理 | 第20-21页 |
| ·中值滤波主要特性 | 第21-23页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第23-27页 |
| ·二值化方法介绍 | 第23-25页 |
| ·本文提出的二值化方法 | 第25-26页 |
| ·试验结果 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 图像校正 | 第28-35页 |
| ·图像倾斜角度检测 | 第28-30页 |
| ·Hough变换的原理 | 第28-30页 |
| ·用Hough变换检测倾斜角度 | 第30页 |
| ·车牌图像校正 | 第30-34页 |
| ·车牌图像校正方法 | 第30-32页 |
| ·车牌图像校正的流程 | 第32-33页 |
| ·车牌图像校正应用 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 字符分割 | 第35-47页 |
| ·车牌字符分割 | 第35-42页 |
| ·消除车牌边框 | 第36-37页 |
| ·车牌中字符的分割 | 第37页 |
| ·理想的分割方法 | 第37-38页 |
| ·改进后的分割方法 | 第38-42页 |
| ·字符归一化 | 第42-46页 |
| ·基于质心的归一化 | 第43页 |
| ·基于外框的归一化 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 字符识别 | 第47-60页 |
| ·模式识别 | 第47-49页 |
| ·模式、模式识别的基本概念 | 第47页 |
| ·模式识别方法 | 第47-49页 |
| ·字符识别的原理 | 第49-50页 |
| ·字符识别方法 | 第50-51页 |
| ·基于字符结构特征分析的方法 | 第50页 |
| ·模板匹配法 | 第50页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换的算法 | 第51页 |
| ·基于分形维数的识别方法 | 第51页 |
| ·车牌字符识别的特殊性 | 第51-52页 |
| ·车牌字符的识别 | 第52-59页 |
| ·模板匹配识别的方法 | 第52-54页 |
| ·改进的模板匹配识别方法 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 车牌识别系统实现 | 第60-63页 |
| ·车牌识别系统总流程 | 第60页 |
| ·试验环境 | 第60-61页 |
| ·识别结果 | 第61页 |
| ·实验数据及分析 | 第61-63页 |
| 第七章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
