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快速车牌定位的方法研究
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快速车牌定位的方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-16页
　　· 课题研究的背景与意义第9-12页
　　　　· 智能交通发展的背景第9-10页
　　　　· 智能交通的中国特色第10页
　　　　· 车牌识别在智能交通中的作用及前景第10-12页
　　· 车牌定位与车牌识别第12页
　　· 国内外车牌定位的研究现状第12-14页
　　· 本论文的体系结构第14-16页
第二章 车牌定位基本技术第16-28页
　　· 车牌定位一般过程第16页
　　· 图像预处理的基本技术第16-22页
　　　　· 灰度化处理技术第16-17页
　　　　· 直方图均衡技术第17-18页
　　　　· 边缘检测技术第18-22页
　　　　· 图像的倾斜校正第22页
　　· 常见车牌定位方法介绍第22-27页
　　　　· 基于灰度图的纹理特征定位法第22-23页
　　　　· 基于数学形态学的车牌定位法第23-25页
　　　　· 基于边缘检测的车牌定位法第25页
　　　　· 基于小波分析的车牌定位法第25-26页
　　　　· 基于颜色信息的车牌定位法第26页
　　　　· 各种方法优缺点比较第26-27页
　　· 本文重点研究的定位方法第27-28页
第三章 车牌快速定位的方法研究与实现第28-44页
　　· 快速定位的步骤第28页
　　· 分类器训练的基础第28-36页
　　　　· 样本的Haar-like特征第29-32页
　　　　· Adaboost算法第32-35页
　　　　· 分类器训练平台第35-36页
　　· 分类器训练的过程第36-41页
　　　　· 负样本的准备第37-38页
　　　　· 正样本的准备第38-40页
　　　　· 分类器训练第40-41页
　　· 车牌粗定位的实现第41-44页
第四章 车牌的精确定位第44-51页
　　· 车牌候选区域第44页
　　· 车牌精确定位过程第44-46页
　　· 预处理第46-48页
　　　　· 中值滤波第46页
　　　　· 反色判断第46-47页
　　　　· 二值化处理第47-48页
　　　　· 反色处理第48页
　　· 车牌的上下边界确定第48-49页
　　· 车牌的左右边界确定第49-51页
第五章 实验结果第51-58页
　　· 分类器的训练第51-53页
　　· 车牌粗定位第53-54页
　　· 车牌的精确定位第54-56页
　　· 车牌定位的结果分析第56-58页
第六章 总结与展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文目录第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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