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基于区域综合特征的车牌定位方法研究及应用

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基于区域综合特征的车牌定位方法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 课题的研究背景及意义第9-10页
  · 车牌定位算法的国内外研究现状第10-14页
    · 基于灰度图像的车牌定位方法第10-12页
    · 基于彩色图像的车牌定位方法第12-14页
  · 本文的主要工作第14页
  · 本文的结构安排第14-16页
第二章 车牌的特征及车牌定位的图像处理理论基础第16-29页
  · 我国车牌的类型及主要特征第16-18页
    · 我国车牌的类型第16-17页
    · 我国车牌的主要特征第17-18页
  · 图像分割第18-21页
    · 图像分割的概念第19页
    · 图像分割算法及其分类第19-21页
  · 边缘检测技术第21-24页
  · 数学形态学第24-26页
    · 数学形态学基本运算第24-25页
    · 数学形态学结构元素的选取方法第25-26页
  · 颜色空间理论第26-28页
    · RGB 彩色空间第26-27页
    · HSV 颜色模型第27页
    · RGB 颜色空间与HSV 颜色空间的转换第27-28页
  · 本章小节第28-29页
第三章 基于区域综合特征的车牌定位方法第29-48页
  · 两种快速牌照定位算法第29-36页
    · 基于灰度跳变和垂直投影的车牌定位方法第29-34页
    · 基于边缘检测和数学形态学的车牌定位方法第34-36页
  · 车牌定位分割的难点第36-37页
  · 一种基于区域综合特征的车牌定位方法第37-44页
    · 车牌底色在HSV 空间中阈值的确定第38-39页
    · 车牌图像的颜色过滤分析第39-40页
    · 利用形态学平滑方法对图像消噪第40-41页
    · 搜索可能的车牌连通域第41-44页
  · 实验及结果分析第44-48页
第四章 基于区域综合特征的车牌定位方法在电子警察系统中的应用第48-55页
  · 概述第48页
  · 电子警察系统第48-50页
  · 车牌定位技术在电子警察系统后台软件中的应用第50-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  · 总结第55-56页
  · 展望第56-57页
参考文献第57-60页
攻读学位期间主要的研究成果及参与的科研项目第60-61页
致谢第61 页

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