车牌识别系统中定位算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题概述 | 第11-12页 |
| ·智能交通系统简介 | 第12-14页 |
| ·智能交通系统的发展 | 第12页 |
| ·智能交通系统的内容 | 第12-13页 |
| ·智能交通系统的应用 | 第13-14页 |
| ·车牌识别系统概述 | 第14-16页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第14-15页 |
| ·车牌识别技术的研究现状 | 第15-16页 |
| ·系统实现的软件平台 | 第16-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18页 |
| ·本文的结构框架 | 第18-20页 |
| 第二章 车牌图像的预处理 | 第20-37页 |
| ·车牌图像的获取 | 第20-21页 |
| ·车牌图像的灰度化和二值化 | 第21-23页 |
| ·图像的灰度化 | 第21-22页 |
| ·图像二值化 | 第22-23页 |
| ·灰度变换增强 | 第23-28页 |
| ·灰度变换 | 第23-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第25-28页 |
| ·空间域滤波 | 第28-31页 |
| ·领域平均法 | 第28-30页 |
| ·高通滤波 | 第30页 |
| ·中值滤波 | 第30-31页 |
| ·图像的边缘检测 | 第31-33页 |
| ·图像分割 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 车牌的定位 | 第37-54页 |
| ·车牌的特征 | 第37-38页 |
| ·车牌定位常用方法 | 第38-39页 |
| ·车牌区域内字符的纹理特征 | 第38页 |
| ·几何特征法 | 第38-39页 |
| ·颜色特征 | 第39页 |
| ·频谱分析法 | 第39页 |
| ·车牌定位算法 | 第39-53页 |
| ·车牌定位方法的基本思路 | 第40页 |
| ·车牌图像的格式转换 | 第40-43页 |
| ·车牌图像的灰度化 | 第43-46页 |
| ·车牌图像的二值化 | 第46-47页 |
| ·边缘检测 | 第47页 |
| ·阈值选取 | 第47-48页 |
| ·车牌的粗定位 | 第48-50页 |
| ·车牌区域精确定位 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 车牌的倾斜校正和字符分割 | 第54-65页 |
| ·车牌倾斜校正的简介 | 第54-55页 |
| ·基于HOUGH 变换的车牌倾斜校正 | 第55-57页 |
| ·结合HOUGH 变换和投影法的倾斜校正方法 | 第57-58页 |
| ·字符分割 | 第58-61页 |
| ·基于一般车牌的字符切分技术 | 第58-60页 |
| ·基于垂直投影及模板匹配的字符分割 | 第60-61页 |
| ·字符归一化 | 第61-62页 |
| ·车牌识别 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 车牌定位系统的实现与实验分析 | 第65-73页 |
| ·系统设计原则 | 第65-66页 |
| ·车牌定位系统的结构与功能 | 第66-67页 |
| ·算法的实现 | 第67-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果 | 第79页 |
