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车牌字符识别技术的研究与实现 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-5页 | ABSTRACT | 第5-10页 | 1 绪论 | 第10-15页 | ·课题的背景及研究意义 | 第10-11页 | ·车牌识别系统的结构组成 | 第11-12页 | ·国内外研究现状 | 第12-14页 | ·本论文的主要研究内容及各章节安排 | 第14-15页 | 2 车牌定位 | 第15-21页 | ·引言 | 第15页 | ·国内车牌的主要特征及特殊性 | 第15-16页 | ·车牌定位方法 | 第16-21页 | ·基于灰度图像的车牌定位方法 | 第17-18页 | ·基于彩色图像的车牌定位方法 | 第18-21页 | 3 车牌字符分割 | 第21-35页 | ·引言 | 第21-22页 | ·车牌字符规律及几何特征 | 第22页 | ·字符分割的常用算法 | 第22-24页 | ·垂直投影法 | 第22-23页 | ·聚类分析分割法 | 第23页 | ·连通域分析法 | 第23-24页 | ·面向字符分割的图像增强处理 | 第24-27页 | ·光照不均校正与对比度增强 | 第24-26页 | ·图像去噪 | 第26-27页 | ·车牌字符分割 | 第27-35页 | ·二值化处理 | 第27-28页 | ·车牌背景色统一 | 第28页 | ·车牌的倾斜校正 | 第28-31页 | ·去除车牌上下左右边框 | 第31页 | ·平滑处理 | 第31-34页 | ·基于模板匹配和垂直投影的字符分割方法 | 第34-35页 | 4 车牌字符识别 | 第35-51页 | ·引言 | 第35-36页 | ·常用的车牌字符识别算法 | 第36-37页 | ·支持向量机简介 | 第37-43页 | ·线性情况 | 第38-40页 | ·线性不可分情况 | 第40页 | ·SVM 核函数 | 第40-41页 | ·多类分类问题 | 第41-43页 | ·识别前的预处理 | 第43-44页 | ·位置归一化 | 第43页 | ·大小归一化 | 第43-44页 | ·笔划粗细归一化 | 第44页 | ·车牌字符特征提取 | 第44-45页 | ·基于支持向量机库LIBSVM 的车牌字符识别 | 第45-51页 | ·支持向量机库简介 | 第45-47页 | ·字符分类器的构造 | 第47-49页 | ·实验结果 | 第49-51页 | 5 车牌字符识别系统实现方案设计 | 第51-59页 | ·引言 | 第51页 | ·嵌入式系统 | 第51-54页 | ·嵌入式系统的特点 | 第51-52页 | ·嵌入式系统的组成结构 | 第52-53页 | ·嵌入式系统一般设计流程 | 第53-54页 | ·系统需求分析 | 第54-55页 | ·开发环境的建立 | 第55-59页 | ·硬件设计 | 第55-56页 | ·软件平台和开发工具选择 | 第56-59页 | 6 总结与展望 | 第59-61页 | 致谢 | 第61-62页 | 参考文献 | 第62-65页 | 附录 | 第65-67页 |
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