| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·车牌自动识别系统国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 第2章 基于有向分形参数的车牌定位 | 第16-35页 |
| ·基于有向分形参数的车牌定位算法原理 | 第16-21页 |
| ·分形及分形维数简介 | 第16-17页 |
| ·基于离散分数布朗增量随机场的分形维数计算方法 | 第17-19页 |
| ·车牌纹理特征研究 | 第19-21页 |
| ·基于有向分形参数的车牌定位实验研究 | 第21-25页 |
| ·定位算法描述 | 第21-24页 |
| ·定位算法具体步骤 | 第24-25页 |
| ·定位算法鲁棒性分析 | 第25-34页 |
| ·模板尺寸与拍摄距离匹配度的分析 | 第25-27页 |
| ·模板尺寸和相对像素距离对含噪图像处理能力的分析 | 第27-30页 |
| ·有向分形参数的优化设计 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于HSV模型和直方图特征值的车牌颜色分类 | 第35-45页 |
| ·车牌颜色分类预处理 | 第35-39页 |
| ·HSV颜色模型简述 | 第35-37页 |
| ·基于HSV模型的颜色分类预处理 | 第37-39页 |
| ·基于直方图特征值的颜色分类实验研究 | 第39-44页 |
| ·车牌颜色直方图的特点 | 第39-40页 |
| ·直方图特征值概述 | 第40-41页 |
| ·颜色分类算法实现 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 车牌字符分割 | 第45-54页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第45-47页 |
| ·倾斜角度的计算 | 第45-46页 |
| ·基于双线性插值的图像校正 | 第46-47页 |
| ·车牌字符分割 | 第47-53页 |
| ·灰度图像规格化 | 第47页 |
| ·最大类间类内距离比准则下的最佳门限的二值化方法 | 第47-48页 |
| ·字符分割步骤 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 多分类器融合的车牌字符识别 | 第54-64页 |
| ·基于Zemike矩的车牌字符识别 | 第54-59页 |
| ·Zernike矩的定义及特征选择 | 第54-56页 |
| ·Zernike矩字符识别分类器设计方案 | 第56-57页 |
| ·基于感知器准则函数最小化法对Zernike矩字符识别分类器的改进 | 第57-59页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第59-61页 |
| ·传统的模板匹配方法 | 第59页 |
| ·一种改进的模板匹配方法 | 第59-61页 |
| ·基于Zernike矩和模板匹配的车牌字符识别 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |