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基于图像的车牌定位算法研究

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基于图像的车牌定位算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-16页
  · 课题的研究意义和目的第8-9页
  · 车牌定位的研究现状第9-10页
  · 车牌定位算法综述及其难点分析第10-14页
  · 本文研究的主要内容和结构安排第14-16页
2 AdaBoost 车牌定位算法的理论基础第16-22页
  · 基本概念第16-17页
    · 集成学习第16页
    · 弱分类器第16页
    · 样本集合第16-17页
    · 假设第17页
    · 分布第17页
    · 误判率第17页
  · AdaBoost 算法理论基础第17-22页
    · DAB 算法第18-19页
    · RAB 算法第19-22页
3 基于Haar 特征的AdaBoost 车牌定位算法第22-32页
  · 基于Haar 特征的AdaBoost 车牌定位算法概述第22-23页
  · 样本来源第23-24页
  · Haar 特征与积分图第24-27页
  · 样本的预处理第27-28页
  · AdaBoost 算法的学习过程第28-29页
    · 提取Haar 特征第28-29页
    · 弱分类器的生成第29页
    · 强分类器的生成第29页
  · Cascade 结构第29-32页
    · Cascade 结构原理第29-30页
    · Cascade 结构的设计第30-31页
    · Cascade 结构分析第31-32页
4 分级车牌定位算法第32-57页
  · 车牌的特征分析第32-35页
  · 图像预处理第35-39页
    · 图像灰度化第35页
    · 图像增强第35-39页
  · 车牌的粗定位第39-49页
    · 竖直边缘提取第39-42页
    · 候选车牌提取算法第42-46页
    · 结果分析第46-49页
  · 车牌的几何校正第49-51页
  · 车牌的精定位第51-56页
  · 本章小节第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第64-65页
致谢第65-66 页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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