| 【中文题名】 | 基于小波变换与RBF神经网络的车牌自动识别技术的研究 |
| 【英文题名】 | The Research of the Vehicle License Plate Automatic Recognition Technology Based on Wavelet Transform and RBF Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-12 |
| 【中关键词】 | 车牌定位,小波变换,字符分割,字符识别,, |
| 【英关键词】 | License-Plate Locatin,Wavelet Transform,Character Segmentation,Character Recognition, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 | 近年来，图象处理、通信技术和计算机技术在交通领域得到了广泛的应用，其中车牌识别技术是研究的热点之一，车牌识别技术被广泛应用于过路收费系统和交通管理系统，其经济价值和现实意义十分明显。
本文研究的汽车牌照识别系统包括汽车牌照图像的定位，车牌字符提取和车牌字符识别三大部分。针对这些问题，提出了相应的处理方法，有效地完成了车牌字符的自动识别。
车牌定位是自动车牌识别的难点，其定位的时间和精度直接影响整个车牌识别系统的性能。对于车牌定位，作者提出了一个基于小波变换的定位方法，采用小波变换对车牌图像进行边缘检测和定位。实验表明，采用此方法，与其他方法相比，在定位精度上有了一定程度的提高。
车牌字符提取是决定汽车牌照识别率高低的关键，本文采用了基于小波网格的字符的特征提取方法，有效的提高了复杂环境下的汽车牌照定位和提取的可靠性。
同时本文中也对车牌识别系统中的字符识别部分进行了一些研究工作。提出了将拓扑特征识别和RBF神经网络识别相结合的数字识别方法，取得了较高的识别率和可靠性。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-9 |
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第一章 绪论 |
9-14 |
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1.1 课题的研究背景和现状 |
9-12 |
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1.2 本论文的主要研究内容和结构安排 |
12-14 |
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第二章 车牌图像的预处理 |
14-18 |
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2.1 车牌图像的增强 |
14-16 |
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2.1.1 灰度变换 |
14-15 |
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2.1.2 图像平滑 |
15-16 |
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2.2 车牌倾斜角度的检测 |
16-18 |
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2.2.1 车辆牌照的上下边沿的检测 |
16 |
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2.2.2 基于Hough变换的直线检测 |
16-18 |
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第三章 车牌图像的定位 |
18-25 |
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3.1 概述 |
18-19 |
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3.2 常规车牌的定位方法 |
19-21 |
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3.2.1 神经网络法 |
19 |
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3.2.2 多分辨率分析方法 |
19-20 |
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3.2.3 基于矢量量化的定位方法 |
20-21 |
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3.3 基于小波变换的车牌定位 |
21-25 |
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3.3.1 基于小波变换的车牌定位的方法 |
21-22 |
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3.3.2 基于小波变换的车牌定位的技术 |
22-25 |
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第四章 车牌图像的二值化及字符分割 |
25-31 |
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4.1 图像的二值化 |
25-27 |
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4.2 车牌字符的切割 |
27-31 |
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4.2.1 概述 |
27 |
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4.2.2 车牌边框的去除 |
27-28 |
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4.2.3 断裂、粘连字符的处理 |
28-29 |
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4.2.4 单个车牌字符的分离 |
29-31 |
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第五章 基于小波变换的车牌字符的特征提取 |
31-43 |
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5.1 字符的预处理 |
31-34 |
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5.1.1 平滑 |
31-32 |
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5.1.2 规范化 |
32 |
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5.1.3 细化 |
32-34 |
|
5.2 字符的小波特征提取 |
34-43 |
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5.2.1 字符小波特征提取方法的提出 |
34-36 |
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5.2.2 图像字符小波特征向量的构造 |
36-39 |
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5.2.3 图像字符小波特征向量的提取 |
39-43 |
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第六章 基于RBF神经网络的车牌字符的识别 |
43-60 |
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6.1 字符识别概述 |
43-44 |
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6.2 基于Matlab的RBF神经网络的车牌字符识别 |
44-50 |
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6.2.1 人工神经网络及其在模式识别中的应用 |
44-46 |
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6.2.2 基于Matlab的RBF神经网络的字符识别的设计 |
46-50 |
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6.3 与BP网络的比较 |
50-52 |
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6.4 应用实例的设计及分析 |
52-60 |
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结论 |
60-62 |
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参考文献 |
62-66 |
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致谢 |
66-67 |
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附录 攻读学位期间所发表的学术论文 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388199 |
