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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--車牌識別中去噪與字符識別算法的研究
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車牌識別中去噪與字符識別算法的研究
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
Abstract第6-7頁
1 緒論第14-20頁
    1.1 課題的研究背景與意義第14-15頁
    1.2 車牌識別系統工作原理和研究現狀第15-17頁
        1.2.1 車牌識別系統的工作原理第15-16頁
        1.2.2 車牌識別技術的研究現狀第16-17頁
    1.3 國內車牌識別的技術難點第17-18頁
    1.4 論文的主要工作和結構安排第18-20頁
2 車牌圖像預處理技術第20-23頁
    2.1 車輛圖像灰度化第20頁
    2.2 車輛圖像直方圖均衡化第20-21頁
    2.3 車輛圖像二值化第21-22頁
    2.4 本章小結第22-23頁
3 基于邊緣檢測的INL-means濾波算法第23-33頁
    3.1 經典算法簡介第23-27頁
        3.1.1 經典去噪算法第24-25頁
        3.1.2 邊緣檢測常見算子第25-27頁
    3.2 INL-means算法第27-32頁
        3.2.1 改進非局部均值去噪算法第27-29頁
        3.2.2 改進Canny邊緣檢測算子第29-31頁
        3.2.3 算法流程第31-32頁
    3.3 本章小結第32-33頁
4 基于車牌相似字符的QCRA字符識別算法第33-45頁
    4.1 常見的字符識別算法介紹第33-35頁
        4.1.1 基于模板匹配的字符識別算法第33-34頁
        4.1.2 卷積神經網絡識別方法第34-35頁
    4.2 QCRA字符識別算法第35-44頁
        4.2.1 字符歸一化和二值化第35-36頁
        4.2.2 模板匹配算法一次識別第36-37頁
        4.2.3 卷積神經網絡二次識別第37-43頁
        4.2.4 算法流程第43-44頁
    4.3 本章小結第44-45頁
5 實驗結果與分析第45-63頁
    5.1 實驗平臺環境與數據集介紹第45-46頁
        5.1.1 實驗平臺環境第45頁
        5.1.2 數據集介紹第45-46頁
    5.2 INL-means算法與傳統濾波算法比較第46-59頁
        5.2.1 邊緣檢測算法性能評價指標第46-47頁
        5.2.2 車輛圖像去噪質量評價指標第47-49頁
        5.2.3 邊緣檢測算法性能對比與分析第49-51頁
        5.2.4 去噪算法性能對比與分析第51-59頁
    5.3 QCRA算法與傳統字符識別算法比較第59-61頁
        5.3.1 改進卷積神經網絡層數后訓練效果比較與分析第59-60頁
        5.3.2 字符識別算法性能對比與分析第60-61頁
    5.4 本章小結第61-63頁
6 總結與展望第63-64頁
    6.1 總結第63頁
    6.2 未來工作展望第63-64頁
參考文獻第64-68頁
致謝第68-69頁
作者簡介及讀研期間主要科研成果第69頁

 
 
論文編號BS4276155,這篇論文共69
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