道路车辆车标信息检测研究

目录

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1 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 车牌定位技术研究现状

1.2.1车牌定位技术发展现状

1.2.2车牌定位技术的难点

1.3 车标识别技术研究现状

1.3.1车标定位的发展现状

1.3.2车标识别的发展现状

1.3.3车标识别技术的难点

1.4本文主要研究内容

2车辆图像处理和识别基础知识

2.1 图像灰度化

2.2 边缘检测

2.2.1 Roberts 边缘检测算子

2.2.2 Sobel 边缘检测算子

2.2.3 Prewitt 边缘检测算子

2.2.4 Laplace 边缘检测算子

2.3 图像平滑

2.4 Otsu阈值分割

2.5 数学形态学

2.5.1 膨胀与腐蚀

2.5.2 闭运算与开运算

2.6 几种常见的分类器

2.6.1贝叶斯分类器

2.6.2神经网络分类器

2.6.3支持向量机分类器

2.7本章小结

3 基于综合特征的车牌定位方法

3.1车辆图像的预处理

3.1.1灰度化

3.1.2 Sobel边缘检测

3.1.3 Shen滤波进行图像平滑

3.1.4 图像分割

3.2 车牌候选区域

3.2.1去掉竖直及水平方向不满足条件的直线

3.2.2去掉长宽比不满足条件的候选区域

3.3 根据车牌的纹理特征筛选出正确车牌

3.3.1 原车辆图像候选车牌区域的提取

3.3.2车牌区域的精定位

3.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

4 基于先验知识与综合特征的车标定位方法

4.1 车标粗定位

4.2 车标粗定位区域预处理

4.2.1 灰度化及Sobel边缘检测

4.2.2图像分割及开运算

4.2.3 消除小面积区域的干扰

4.3 车标精定位

4.3.1 根据投影图及中轴线消除左右噪声

4.3.2 根据中轴线及对称性消除多余噪声

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

5基于支持向量机的车标识别方法

5.1 待识别车标的预处理

5.2 车标库的建立

5.3基于支持向量机的车标识别

5.4 实验结果与分析

5.5 本章小结

6总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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