基于CBR的模糊车牌识别技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·车牌识别技术的特点 | 第12页 |
| ·目前车牌自动识别技术的应用情况 | 第12-13页 |
| ·车牌自动识别技术的发展趋势 | 第13页 |
| ·本文研究的主要内容和总体方案 | 第13-16页 |
| 第2章 车牌定位与模糊车牌字符分割 | 第16-31页 |
| ·车牌定位 | 第16-25页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第16-17页 |
| ·与车牌定位相关的图像处理技术 | 第17-22页 |
| ·车牌定位算法 | 第22-25页 |
| ·模糊车牌字符分割 | 第25-30页 |
| ·常用的车牌字符分割方法 | 第25-26页 |
| ·与车牌字符分割相关的图像处理技术 | 第26-27页 |
| ·基于车牌区域先验知识和投影的模糊字符切分方法 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于CBR 的模糊字符识别研究 | 第31-61页 |
| ·CBR 的基本概念 | 第31-35页 |
| ·CBR 的定义 | 第31-32页 |
| ·CBR 的思想起源和发展 | 第32页 |
| ·CBR 的关键技术 | 第32-34页 |
| ·CBR 的基本思想和工作流程 | 第34-35页 |
| ·基于 CBR 的模糊车牌字符识别方案设计 | 第35-37页 |
| ·模糊字符识别模块设计流程 | 第35-36页 |
| ·模糊字符识别模块的总体结构 | 第36-37页 |
| ·车牌字符图像特征提取与实例表示 | 第37-44页 |
| ·图像内容的特征提取 | 第37-38页 |
| ·车牌字符图像的数据模型实例表示 | 第38-44页 |
| ·模糊车牌字符图像实例检索 | 第44-56页 |
| ·图像检索的基本原理及本文创新点 | 第44-46页 |
| ·基于小波兴趣突出点的模糊字符图像检索方法 | 第46-51页 |
| ·K-最近相邻策略 | 第51-54页 |
| ·相似性度量准则与结果判定 | 第54-55页 |
| ·模拟实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·车牌字符图像实例的重用、修改、学习及保存 | 第56-59页 |
| ·车牌字符图像实例重用与修改 | 第56-57页 |
| ·车牌字符图像实例的学习和保存 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于CBR 的模糊车牌识别的实验系统设计 | 第61-70页 |
| ·系统设计的目标及运行环境 | 第61-62页 |
| ·系统设计目标 | 第61页 |
| ·系统开发环境 | 第61-62页 |
| ·系统框架设计及流程说明 | 第62-64页 |
| ·系统框架 | 第62-63页 |
| ·车牌识别流程说明 | 第63-64页 |
| ·系统运行与调试 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文以及所取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
