基于小波分析的车牌识别系统的研究



基于小波分析的车牌识别系统的研究

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基于小波分析的车牌识别系统的研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-15页
· 智能交通系统介绍	第7-9页
· 智能交通发展现状	第8页
· 我国发展智能交通的意义	第8-9页
· 车牌识别系统现状和发展趋势	第9-13页
· 车牌识别技术国内外研究现状	第10-12页
· 车牌识别系统的发展趋势	第12-13页
· 本文研究内容及组织结构	第13-15页
第二章基于小波变换的图像分析及其在车牌识别中的应用	第15-25页
· 小波分析的发展历史	第15-16页
· 小波变换的基本原理	第16-20页
· 小波变换的分析	第16-18页
· 常见小波函数	第18-20页
· 小波分析与图像处理的关系	第20-22页
· 小波分析在车牌识别系统中的应用	第22-23页
· 本章小结	第23-25页
第三章基于 G 分量的小波变换的车牌定位算法	第25-41页
· 概述	第25-26页
· 常规车牌的定位方法	第26-27页
· 基于纹理特征的定位方法	第26-27页
· 基于颜色特征的定位方法	第27页
· 基于 Adaboost 分类器的车牌定位方法	第27页
· 基于 G 分量的小波变换的车牌定位算法	第27-37页
· 小波变换及小波系数处理	第28-34页
· 对二值图进行降噪处理	第34页
· 对降噪后的图像进行形态学运算	第34-35页
· 选择车牌候选区域并确定最终定位	第35-37页
· 实验结果分析	第37-39页
· 本章小结	第39-41页
第四章基于小波分析的字符分割算法	第41-55页
· 概述	第41-42页
· 基于小波分析的图像去噪	第42-48页
· 多分辨率分析	第42-44页
· Mallat 算法	第44-46页
· 小波阈值消噪算法	第46-48页
· 结合小波变换与垂直投影的字符分割算法	第48-53页
· 车牌图像预处理	第48-49页
· 车牌倾斜校正	第49-50页
· 车牌字符的水平切分	第50-51页
· 基于小波变换的垂直切分	第51-52页
· 字符归一化	第52-53页
· 实验结果分析	第53页
· 本章小结	第53-55页
第五章基于小波变换的车牌识别系统的介绍	第55-65页
· 基于小波变换的车牌识别系统的原理	第55页
· 基于 BP 神经网络的车牌字符识别	第55-61页
· 字符识别的原理	第55-56页
· 车牌字符识别存在的难点	第56-57页
· BP 神经网络的结构设计	第57-61页
· 系统性能分析	第61-63页
· 本章小结	第63-65页
第六章总结与展望	第65-67页
致谢	第67-69页
参考文献	第69-73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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