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车牌字符识别技术的研究
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车牌字符识别技术的研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-8 页
1 绪论第8-16 页
　　· 研究背景第8 页
　　· 车牌识别系统的组成第8-10 页
　　· 车牌识别技术的发展和现状第10-14 页
　　　　· 车牌定位的发展与现状第11-12 页
　　　　· 车牌字符分割的发展和现状第12-13 页
　　　　· 车牌字符识别的发展和现状第13-14 页
　　· 本论文的主要工作第14-16 页
2 数字图象处理第16-27 页
　　· 数字图像处理概述第16-20 页
　　　　· 数字图像处理简介第16 页
　　　　· 数字图像处理的基本内容第16-19 页
　　　　· 数字图像处理的特点及其在车牌识别中的应用第19-20 页
　　· 图像预处理及其必要性第20 页
　　· 车辆图像的灰度化第20-22 页
　　· 图像增强第22-23 页
　　· 车辆图像二值化第23-26 页
　　　　· 常用的图像二值化处理第23-24 页
　　　　· 本文采用的二值化算法第24-26 页
　　· 小结第26-27 页
3 车牌字符分割第27-34 页
　　· 车牌定位简介第27-28 页
　　· 车牌分割方法综述第28-29 页
　　· 车牌字符噪声的去除第29-31 页
　　· 字符分割第31-33 页
　　　　· 字符分割概述第31 页
　　　　· 竖直投影波谷法第31-32 页
　　　　· 综合字符分割法第32-33 页
　　· 小结第33-34 页
4 车牌字符识别第34-57 页
　　· 车牌字符识别流程简介第34 页
　　· 图像的预处理第34-36 页
　　· 特征提取及字符分类第36-38 页
　　　　· 常用特征提取方法第36-37 页
　　　　· 判别准则第37 页
　　　　· 本文采用的特征提取及字符分类方法简介第37-38 页
　　· 车牌特征提取及字符分类处理流程第38-48 页
　　　　· 字符归一化变换第39-40 页
　　　　· 基于投影对称判断法对车牌字符进行粗分类第40-42 页
　　　　· 字符细化处理第42-44 页
　　　　· 基于数学形态学的车牌字符细化第44-46 页
　　　　· 采用点与环的特征提取方法对车牌字符进行细分类第46-48 页
　　· 车牌字符识别常用方法第48-50 页
　　　　· 模板匹配字符识别第48-49 页
　　　　· 人工神经网络进行字符识别第49-50 页
　　· BP 神经网络用于车牌字符识别第50-56 页
　　　　· BP 神经网络结构第50-51 页
　　　　· BP 过程第51-53 页
　　　　· BP 网络的优化和改进第53 页
　　　　· 识别结果第53-56 页
　　· 小结第56-57 页
5 总结与展望第57-59 页
致谢第59-60 页
参考文献第60-63 页
附录第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。
 
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