基于CS下交通字符识别理论及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·概述 | 第9页 |
| ·车牌识别系统的评价标准 | 第9-10页 |
| ·国内外ITS研究现状 | 第10-11页 |
| ·我国车牌的特点 | 第11-12页 |
| ·车牌识别的研究现状 | 第12-14页 |
| ·车牌定位研究现状 | 第12-13页 |
| ·字符分割研究现状 | 第13-14页 |
| ·字符识别研究现状 | 第14页 |
| ·本论文的结构及工作 | 第14-16页 |
| 第二章 汽车图像的预处理 | 第16-22页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第16-18页 |
| ·灰度拉伸 | 第18-19页 |
| ·图像去噪 | 第19-21页 |
| ·噪声的分类 | 第19-20页 |
| ·图像去噪方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 车牌区域定位的研究 | 第22-33页 |
| ·边缘检测技术 | 第22-25页 |
| ·梯度算子 | 第22-24页 |
| ·Laplacian算子 | 第24-25页 |
| ·车牌定位方法 | 第25-32页 |
| ·基于数学形态学及边缘检测的定位 | 第25-28页 |
| ·基于字符纹理的定位 | 第28-30页 |
| ·基于矢量量化的定位 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 车牌字符分割方法研究 | 第33-45页 |
| ·统一底色 | 第33-34页 |
| ·车牌图像二值化 | 第34-37页 |
| ·迭代法 | 第35-36页 |
| ·最大类间方差法 | 第36-37页 |
| ·车牌倾斜校正 | 第37-39页 |
| ·去边框 | 第39-40页 |
| ·字符分割 | 第40-43页 |
| ·垂直投影法字符分割 | 第40-41页 |
| ·模板法字符分割 | 第41-43页 |
| ·字符归一化 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 常用的车牌字符识别方法 | 第45-56页 |
| ·车牌字符特点 | 第45页 |
| ·字符特征提取 | 第45-47页 |
| ·字符识别方法 | 第47-55页 |
| ·模板匹配法 | 第47-48页 |
| ·神经网络法 | 第48-52页 |
| ·支持向量机法 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于压缩感知理论的字符识别 | 第56-66页 |
| ·压缩感知概述 | 第56-57页 |
| ·压缩感知中的关键问题 | 第57-63页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第57-59页 |
| ·压缩传感 | 第59-61页 |
| ·测量矩阵 | 第61页 |
| ·信号重构 | 第61-63页 |
| ·压缩感知字符识别 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
