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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--融合Retinex和非下采樣Contourlet圖像增強的車牌識別算法研究
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融合Retinex和非下采樣Contourlet圖像增強的車牌識別算法研究
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
Abstract第6頁
第1章 緒論第14-22頁
    1.1 車牌識別系統第14-17頁
        1.1.1 智能交通系統第14頁
        1.1.2 車牌識別的簡介及應用第14-15頁
        1.1.3 車牌識別系統的結構第15-17頁
        1.1.4 車牌識別技術的發展現狀第17頁
    1.2 圖像增強第17-19頁
        1.2.1 空間域圖像增強研究現狀第17-18頁
        1.2.2 頻率域圖像增強研究現狀第18-19頁
    1.3 目前常用車牌字符識別算法介紹第19-20頁
    1.4 本文主要工作及結構安排第20-22頁
第2章 相關理論介紹第22-32頁
    2.1 Retinex算法第22-25頁
        2.1.1 單尺度Retinex(SSR)第23-25頁
        2.1.2 多尺度Retinex(MSR)第25頁
    2.2 Contourlet變換第25-28頁
        2.2.1 拉普拉斯金字塔(LP)第26頁
        2.2.2 方向濾波器第26-28頁
    2.3 非下采樣Contourlet變換第28-31頁
        2.3.1 非下采樣金字塔分解(NSP)第28-29頁
        2.3.2 非下采樣方向濾波器組(NSDFB)第29-31頁
    2.4 本章小結第31-32頁
第3章 融合多尺度Retinex的非下采樣Contourlet域的圖像增強算法第32-42頁
    3.1 改進算法基本思想第32-33頁
    3.2 NSCT低頻子帶的多尺度Retinex增強第33-34頁
    3.3 高頻分量的非線性增強第34-36頁
    3.4 基于NCPSO優化的增強方法實現第36-38頁
        3.4.1 混沌小生境粒子群優化算法第37頁
        3.4.2 增強效果的定量評價及適應度函數第37-38頁
    3.5 實驗與結果分析第38-41頁
    3.6 本章小結第41-42頁
第4章 基于六層的卷積神經網絡車牌字符識別第42-53頁
    4.1 六層卷積神經網絡的結構第42-43頁
    4.2 卷積的梯度計算第43-47頁
        4.2.1 卷積層及梯度計算第43-44頁
        4.2.2 子采樣層及其梯度計算第44-45頁
        4.2.3 網絡的訓練過程第45-47頁
    4.3 試驗結果與分析第47-52頁
    4.4 本章小結第52-53頁
第5章 系統的設計與實現第53-60頁
    5.1 車牌識別系統設計第53-54頁
    5.2 系統的實現及處理過程第54-59頁
        5.2.1 圖像的預處理結果第54-56頁
        5.2.2 車牌定位的實現第56-57頁
        5.2.3 車牌切割的實現第57-58頁
        5.2.4 車牌識別的實現第58-59頁
    5.3 本章小結第59-60頁
第6章 總結與展望第60-62頁
    6.1 總結第60頁
    6.2 展望第60-62頁
參考文獻第62-66頁
致謝第66-67頁
作者簡介及讀研期間主要科研成果第67頁

 
 
論文編號BS4276157,這篇論文共67
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