基于图像的车牌定位算法研究—硕士毕业论文下载



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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