小波和神经网络在车牌识别系统中的应用研究

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小波和神经网络在车牌识别系统中的应用研究

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小波和神经网络在车牌识别系统中的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章绪论	第7-16页
1.1 课题的研究背景	第7页
1.2 车牌识别系统的研究现状	第7-9页
1.2.1 车牌识别系统简介	第7-8页
1.2.2 国外车牌识别系统研究情况	第8页
1.2.3 国内车牌识别系统研究情况	第8-9页
1.2.4 我国汽车牌照特点	第9页
1.3 图像分割技术简介	第9-10页
1.4 目标识别技术简介	第10-11页
1.5 小波分析简介	第11页
1.5.1 小波分析的背景	第11页
1.5.2 小波分析的应用	第11页
1.6 不变矩简介	第11-14页
1.6.1 矩的概念介绍	第11-12页
1.6.2 矩的物理意义	第12-14页
1.7 小波神经网络简介	第14-15页
1.7.1 小波神经网络的背景	第14-15页
1.7.2 小波神经网络的应用	第15页
1.8 论文结构安排	第15-16页
第2章车牌图像预处理	第16-22页
2.1 图像灰度化	第16-17页
2.2 图像去噪和增强	第17-21页
2.2.1 二进制小波变换	第18页
2.2.2 利用二进制小波变换实现图像去噪和增强	第18-21页
2.3 边缘检测	第21-22页
第3章车牌图像定位	第22-26页
3.1 常见的车牌定位算法	第22-23页
3.2 利用二进制小波变换实现车牌定位	第23-26页
3.2.1 二进制小波分解	第23-24页
3.2.2 图像二值化	第24页
3.2.3 利用数学形态学粗定位车牌	第24-25页
3.2.4 车牌精确定位	第25-26页
第4章车牌字符分割	第26-32页
4.1 常见的字符分割算法	第26-27页
4.2 车牌字符分割的算法实现	第27-32页
4.2.1 基于局部统计的可变阈值处理	第27-29页
4.2.2 去边框处理	第29-30页
4.2.3 车牌字符分割	第30页
4.2.4 归一化处理	第30-32页
第5章车牌字符特征提取	第32-39页
5.1 Hu矩和组合矩	第32-33页
5.2 Zernike矩	第33-34页
5.3 利用小波矩实现字符特征提取	第34-39页
5.3.1 具有旋转不变性的矩特征表示	第35-36页
5.3.2 小波矩的构造	第36-37页
5.3.3 特征的选取	第37-39页
第6章车牌字符识别	第39-48页
6.1 常见的字符识别算法	第39-40页
6.2 利用小波神经网络实现字符识别	第40-48页
6.2.1 小波与神经网络结合	第40页
6.2.2 小波神经网络的分类	第40-41页
6.2.3 小波函数的选择	第41-42页
6.2.4 小波神经网络的参数初始化	第42页
6.2.5 小波神经网络的学习过程	第42-46页
6.2.6 训练小波神经网络	第46页
6.2.7 字符识别	第46-48页
第7章实验分析	第48-49页
7.1 车牌字符识别结果对比	第48页
7.2 实验小结	第48-49页
第8章总结	第49-50页
致谢	第50-51页
参考文献	第51-53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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