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车牌识别系统中关键算法的研究与实现

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·课题研究的背景与意义第11-12页
     ·课题研究的背景第11页
     ·课题研究的意义第11-12页
   ·国内外车牌识别技术的现状第12-13页
   ·论文的研究任务及内容安排第13-15页
第二章 车牌自动识别系统概述第15-18页
   ·车牌区域特征简介第15-16页
     ·车牌简介第15页
     ·车牌区域特征简介第15-16页
   ·车牌识别系统的构成及工作原理第16页
   ·车牌识别中的技术难点第16-18页
第三章 车牌定位算法的研究第18-28页
   ·基于灰度图像的车牌定位算法第18-20页
     ·基于特征的车牌定位算法第18-19页
     ·运用形态学、小波分析、遗传算法等工具的车牌定位算法第19-20页
   ·基于彩色图像的车牌定位第20-22页
   ·基于多颜色模型和综合特征的车牌定位新方法第22-27页
     ·多颜色模型的选择第22-23页
     ·构造多级灰度图第23-24页
     ·汽车牌照的精确定位与分割第24-27页
   ·车牌定位方法小结第27-28页
第四章 车牌图像预处理及字符分割算法的研究第28-46页
   ·车牌图像的二值化第28-33页
     ·Otsu算法在车牌识别的图像二值化中的应用第29页
     ·Bersen算法在车牌识别的图像二值化中的应用第29-31页
     ·基于改进的P片法在车牌图像二值化中的应用第31-33页
   ·车牌图像的倾斜校正第33-40页
     ·基于Hough变换的车牌倾斜校正算法第35-37页
     ·基于改进的投影方法的车牌倾斜校正算法第37-40页
   ·车牌图像的字符分割第40-45页
     ·基于投影的字符分割算法第41-42页
     ·基于连通域的字符分割算法第42-43页
     ·基于字符轮廓的字符分割算法第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 字符识别第46-58页
   ·模式识别第46-50页
     ·统计图像识别第47页
     ·结构图像识别第47-48页
     ·模糊图像识别第48页
     ·人工神经网络第48-50页
   ·基于神经网络的字符识别算法第50-52页
     ·字符的归一化处理第50页
     ·图像的紧缩重排第50-51页
     ·字符的特征提取第51-52页
   ·基于字符轮廓结构特征和统计特征相结合的字符识别算法第52-55页
     ·字符轮廓的定义第52-53页
     ·结构基元第53-54页
     ·基元的检测第54-55页
     ·轮廓的统计特征第55页
     ·数字字符的识别算法第55页
   ·基于改进的模板匹配的字符识别算法第55-58页
     ·模板匹配原理第56页
     ·基于连通域的模板匹配法第56-58页
第六章 总结与展望第58-60页
附录第60-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读硕士期间发表的学术论文及项目第69-70页
学位论文评阅及答辩情况表第70页

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