基于PCA-SIFT算法的车牌识别技术研究



基于PCA-SIFT算法的车牌识别技术研究

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基于PCA-SIFT算法的车牌识别技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
· 课题研究的目的意义	第10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 论文结构	第12-14页
第2章基于SIFT算法的图像特征提取	第14-30页
· 常用的图像特征	第14页
· 尺度空间理论	第14-19页
· 尺度空间	第14-16页
· 图像金字塔	第16-18页
· DOG金字塔	第18-19页
· SIFT特征向量提取算法	第19-25页
· 尺度空间极值检测	第20-22页
· 精确定位特征点位置	第22-24页
· 确定特征点主方向	第24-25页
· SIFT特征相量描述子的建立	第25页
· SIFT特征向量匹配算法	第25-27页
· BBF搜索算法	第25-26页
· 最近邻次近邻距离比	第26-27页
· PCA-SIFT描述子的建立及匹配	第27-28页
· 本章小结	第28-30页
第3章车牌图像预处理	第30-40页
· 常见的图像预处理算法	第30-37页
· 图像的灰度化	第31-32页
· 车牌字符图像增强	第32-33页
· 图像的二值化	第33-34页
· 边缘检测	第34页
· 滤波操作	第34-35页
· 数学形态学操作	第35-36页
· 归一化	第36-37页
· 基于SIFT算法的图像预处理	第37-38页
· 本章小结	第38-40页
第4章车牌定位	第40-48页
· 传统车牌定位算法	第40-41页
· 基于纹理特征的车牌定位	第40页
· 基于颜色的定位算法	第40-41页
· 形态学定位算法	第41页
· 基于PCA-SIFT算法的车牌定位方法	第41-45页
· PCA-SIFT特征向量的提取	第42-43页
· SIFT算法与PCA-SIFT算法比较	第43-45页
· 仿真实验	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章字符识别算法	第48-60页
· 车牌矫正	第48-50页
· 车牌字符分割	第50-51页
· 车牌字符识别算法	第51-53页
· 基于BP神经网络的车牌字符识别方法	第51-52页
· 基于模板的识别方法	第52-53页
· 基于PCA-SIFT算法的车牌识别	第53页
· 车牌先验知识	第53-54页
· 用PCA-SIFT算法提取标准模板字符的特征向量	第54-58页
· 本章小结	第58-60页
第6章总结与展望	第60-62页
参考文献	第62-66页
致谢	第66-68页
攻读硕士研究生期间发表的学术论文目录	第68-70页
攻读硕士研究生期间参与科研项目	第70 页

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