一、图象处理技术在车牌识别中的应用（论文文献综述）
徐锋[1]（2020）在《车牌识别算法研究与实现》文中提出近年来,随着机动车数量的飞速增长,交通拥堵、车辆肇事等交通问题越来越多,智能交通系统的需求越来越迫切。车牌自动识别系统因为功能全面,实用性突出,因此成为智能交通系统中的佼佼者。车牌识别算法在不断发展,但其仍有局限性,特别是在识别率和识别速率都尚待进一步优化。因国内汽车类型和规格十分复杂,车牌种类及颜色亦多种多样,位数也未进行完全统一。所以,对于算法智能化需求更高。同时,由于我国车牌字符还包括了汉字,这给车牌识别带来了更高的挑战。车牌自动识别算法包含多种,其中比较具有代表性的包括车牌号码自动定位算法、车牌号码字符识别算法、车牌号码字符分割算法。本论文主要研究利用软件处理图像的相关理论和技术,对涵盖车牌资料的图像展开规范化处理。本论文对车牌识别技术的算法进行了如下的研究:1.车牌定位算法。车牌定位算法多种多样,比较主要有基于边缘检测的方法、基于小波分析定位等。在对车牌进行定位之前需要先对车辆图像进行预处理,通过将车牌图片进行灰度化,通过阈值将其转化为二值图,使车牌信息能够凸显出来。通过比较中值滤波与均值滤波图像处理PSNR值可知均值滤波图像效果更佳。最后使用roberts算子将车牌位置定位出来为下一步字符分割打下基础。2.车牌字符分割算法。比较具有代表性的包括基于垂直投影的方法、聚类方法等。在做分割之前,由于使用垂直投影的方法,需要先对倾斜的车牌部分展开调整,将车牌水平矫正。之后去除车牌边框,特征图只剩下字母数字和汉字。最后通过垂直投影方法对字符展开规范化的分割,获取到单个字母、数字或汉字。3.车牌字符识别算法。其中比较具有典型意义的包括模板匹配法、支持向量机法等,本文对对其展开深入的分析,对两种识别算法进行对比,支持向量机的字符识别方法在识别率以及识别时间上更具优势。通过选取不同核函数,我们对比效率以及识别率,最后选取SVM的RBF核函数:C=100,σ2=1。本文探讨的算法在python进行了实现,python目前应用非常广泛,opencv也对其开放接口。Python代码中将其分为车牌定位模块、字符分割模块以及识别模块。通过main函数作为入口,输入多种场合获得的图像,并依次调用三个模块,训练以及使用svm模型来获取检测结果,得到的结果表明检测正确率高,检测可以达到实时的效果。
俞国庆[2]（2019）在《基于深度学习理论的车牌识别方法及应用》文中研究说明车牌识别作为智能交通管理系统的核心内容之一,反映了智能交通系统的发展速度和技术水平。传统车牌识别方法分为车牌定位、字符分割和字符识别三个模块,模块之间的误差容易影响后续处理,进而影响最终的识别率。同时,传统车牌识别技术对于图像质量要求较高,对于车辆运动、光照变化、拍摄角度等因素比较敏感,车牌图像出现模糊、光照过暗和倾斜等现象时均影响识别率。目前深度学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了长足进步。针对传统识别方法存在的不足,本文基于深度学习理论提出了新的车牌识别方法,将传统识别方法中车牌定位、字符分割和字符识别三部分内容改为车牌定位和车牌识别两部分,实现端到端的车牌识别过程,提高复杂环境下车牌识别率。（1）研究了深度学习框架下的车牌特征提取和图像处理方法,针对传统车牌识别方法的鲁棒性不足,将深度学习理论引入车牌识别方法中。为避免字符分割对字符识别效果的影响,本文利用深度学习网络模型对整个车牌字符进行端到端地识别,提高识别算法的泛化能力。（2）针对传统车牌定位方法的不足,本文利用图像处理相关技术和最大极值稳定区域算法相结合,借鉴非极大值抑制算法的思想,对传统车牌定位方法改进;融入深度学习理论,对AlexNet的网络结构进行改造,训练出车牌真伪区域判定分类模型,提高车牌定位算法的准确率。（3）针对传统识别方法中字符分割对后续识别效果的误差影响,本文研究卷积神经网络和循环神经网络的特点,提出端到端的车牌字符识别模型,并设计出基于卷积神经网络和基于卷积循环神经网络两种模型结构。通过对大量完整车牌数据样本进行特征学习,构建识别模型实现对整个车牌字符区域的识别。（4）通过实验对本文提出的车牌定位和字符识别方法进行验证,实验结果表明本文设计的卷积神经网络模型可以有效地对车牌区域进行真伪判定,提高车牌定位的准确率;对比两种端到端的车牌字符识别模型,基于卷积循环神经网络的字符识别模型,对光线较暗、角度倾斜和轻微遮挡等复杂环境下的车牌也能实现较好的识别结果。同时,与传统车牌识别方法进行实验对比,验证本文算法在车牌定位与字符识别方面的优势。在此基础上,整合车牌定位和车牌识别流程,实现从输入车辆图像到识别车牌字符的完整车牌识别系统。
史琳琳[3]（2012）在《车牌识别中车牌定位技术的研究》文中提出车牌识别是涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、自动化技术以及气象等众多学科的研究课题。随着计算机图像处理技术的不断发展,车牌识别的研究工作有了很大的进展,但计算机自动识别车牌依旧是一个比较复杂的问题。车牌定位是车牌自动识别的重要的预处理环节,通过对输入车牌图像的处理和计算,实现车牌对象与图像背景的分离,以及去除各种具有车牌特征的干扰区域。车牌定位的准确率直接影响车牌识别的准确率。由于采集图像背景的复杂化,采集到的车牌图像中存在大量复杂和丰富的车辆图像的自然背景以及车身背景,同时光照条件和气候条件的变化,以及车牌图像本身的模糊、磨损、变形以及倾斜等,给车牌定位算法带来很大的困难,使得车牌定位一直是车牌自动识别系统中的一个具有挑战性的难题。传统的车牌定位技术,大多是基于灰度图像的纹理特征的,但是由于纹理特征的诸多特性和局限性,在处理复杂背景下的车牌图像时存在诸多不足。随着计算机图像处理技术的进一步发展以及计算机硬件的不断升级扩充,计算机处理能力大幅度提升,由此众多学者投入到基于彩色图像的车牌识别技术的研究中,并取得一定成果,但是研究尚不成熟。准确快速高效的识别各种复杂环境下的车牌,仍然是一个难以解决的问题。本文分析总结了图像分割领域中常用算法的特点及其在车牌定位应用上的缺陷,针对车牌图像的特点,提出了一种基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位算法。创新的将四元数代数方法,引入车牌定位技术中,用于描述颜色模型,解决了颜色模型一直无法准确描述的难题。本文提出的车牌定位算法分为两个步骤。第一步首先将原始图像做预处理,去除噪声和光照不均等影响。预处理后的图像,通过Sobel垂直边缘检测算子,得到其边缘图像。将边缘图像通过连线法处理,得到包含车牌区域的候选区域图像,至此第一步工作完成。第二步,将得到的候选区域图像还原到原始图像,提取出包含车牌区域的彩色候选区域图像。用四元数代数方法,描述此彩色图像,并通过四元数主成分分析法提取候选区域图像的特征参数。然后通过k-means聚类方法进行图像区域的分类,实现对车牌区域的精确定位,最后通过车牌先验知识实现对车牌的自动识别。其中最为关键的技术是四元数对图像的描述以及四元数主成份分析对图像的特征提取。通过算法分析和实验验证,本文提出的车牌定位算法能够克服传统算法针对复杂背景下车牌定位不准确的缺陷。算法更准确地对车牌进行了定位,并能有效地处理车牌周围存在车灯干扰,车牌与车身同色等问题,保证了后续字符分割和识别步骤中输入数据的准确性。
刘宏炜[4]（2008）在《车牌的定位与识别》文中提出车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图形图像处理和字符识别术的智能化交通管理系统的一个核心组成部分,是目前世界范围内模式识别研究领域的一个热点。本文对车辆牌照定位及识别系统中的图像预处理、字符分割和字符识别等技术所涉及的新算法、新设计做了一个比较详细的论述。本文在图像预处理中采用了灰度图像二值化的算法和基于数学形态学的图像去除噪声的方法。基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪。可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。本文在研究了车牌定位及分割的一些经典方法的基础上,采用基投影法的定位方法实现车牌的定位,利用了灰度投影法和连通域分析综合方法最终较好地实现了车牌字符的分割。本文重点对基于BP神经网络的车辆牌照识别技术进行了深入的研究和分析。首先介绍了汽车牌照识别系统的现状;其次对神经网络的构成以及相关的理论进行了讨论,着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法并给出了实验结果。本论文结论如下:1、研究了车牌区域定位模块所涉及到一些预处理方法。针对车牌图象对比度增强的特点,设计了一段灰度变换函数,探讨了车牌图像定位模块所涉及到的车牌图像二值化技术。2、对车牌定位分割的一些经典方法进行了分类归纳,设计并实现了基于投影法的定位分割方法,设计的方法具有分割比较准确、运算简单的优点,适合实际使用。3、本论文利用神经网络技术,对车牌自动识别系统进行研究。在所拍摄的车牌照片中,先获取车牌位置,再把车牌的各个字符分割,提取出各个字符的特征,再利用BP神经网络进行识别,从而获取车牌号码。
彭健敏[5]（2006）在《车牌识别中的车牌定位与字符识别技术研究及实现》文中研究指明车辆车牌自动识别系统是近几年发展起来的基于图象和字符识别技术的智能化交通管理系统,是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点,成为信息处理技术的一项重要研究课题。该系统一般主要由车牌图象的采集和预处理、车牌区域的定位和提取、车牌字符的分割和识别等几个部分组成,本文对该系统中车牌定位和字符识别的新算法、新技术以及系统整体设计做了一个比较全面的论述,同时针对目前国内外的研究现状,对这车牌区域定位和车牌字符识别两个关键技术进行了深入研究,主要解决了以下几个问题:一、在复杂背景的图象中准确而迅速地定位分割车牌区域;二、对车牌字符的识别能力得到有较提高。这二个问题的解决为车辆车牌识别系统的整体设计和实际应用创造了有利条件。在本文介绍的基于粒子图象测速（PIV）技术的车牌定位算法中充分利用了车牌中字符图象的两个边缘互相的特征,改进并简化了算法的实现,准确而快速地检出了车牌区域,实现了复杂背景中车牌的自动提取。另外,本文在字符识别过程中,讨论了字符特征向量的提取方法,提出了一种基于PCA-BP神经网络识别字符的算法,进一步提高了字符识别率。为了验证文中算法的正确性和实用性,本人在面向车牌定位和字符识别的图象预处理上作了大量的仿真,并与文中改进算法进行实验对比,实验证明,本文的改进算法对车牌定位速度的加快,对字符识别准确率的提高作出了有益的尝试,为提高车辆车牌识别系统的性能作出了自己的努力。
吴文钦[6]（2003）在《汽车牌照识别系统相关技术研究与实现》文中提出近年来车辆牌照自动识别技术在智能交通领域中的运用非常的广泛。在已经实现的系统中还存在着识别性能不稳定，对垂直倾斜角度过大情况不能纠正，以及针对于字符识别而设计的分类器识别率不高并且训练过程过长等缺点，需要科研人员继续对系统进行完善。 一个完整的车辆牌照识别系统工作流程一般由三部分组成：图象输入，牌照定位与字符识别。本文主要讨论软件部分的工作，包括牌照定位和字符识别。围绕以上任务，本文对牌照倾斜角度的计算方法、对垂直倾斜角度过大情况下对牌照图象的纠正方法，车牌精确定位方法、字符识别的方法和多分类器的集成方法等作了深入的研究和探讨。主要研究工作包括： 在对牌照倾斜角度的计算方法中率先提出使用Canny算子作边缘检测。通过实验证明Canny算子比其它检测算子如Sobel等对车牌边框的检测效果要好。 提出了在对垂直倾斜角度过大的情况下使用简单空间变换的方法来纠正图象的畸变而对垂直倾斜角度不大的情况则不作为的新策略。这种分别对待的目的是使字符尽量不出现锯齿形，同时可识别度增高。 在车牌精确定位环节中阐述了两种通用的方法：“基于角检测的牌照字符区域定位”，和“基于边缘检测和快速Hough变换的区域定位”。而作者提出一种全新方法—基于几何学的算法，它根据几何坐标变换的转换关系和对车牌中心坐标的估计计算，以非常精确的公式推导出精确提取牌照区域的四个顶角坐标。与前两种方法比较，后一种方法计算速度快，抗倾斜能力强。 在字符识别环节中阐述了结构识别方法，统计识别方法，结构与统计相结合的组合识别方法，以及神经网络分类器识别的方法。对HMM（隐马尔可夫模型）方法的应用现状作了简单介绍。通过对字母数字识别的分类器模块设计方案的实验，指出采用置信度的组合多分类器集成的方法能够有效提高识别率。 对机器学习领域当前的最新研究热点统计学习理论和支持向量机（SVM）方法在字符识别上的应用作了研究与探讨。支持向量机在模式识别中的对有限样本的要求，以及不同的核函数可以得到类似的识别效果，支持向量机的训练时间周期较短，识别率较高等方面都表现出比其它机器学习方法更优异的性能。 系统在实现过程中一方面选择采用了来自各种学术文献上的较为优秀的成熟方法，另一方面在某些环节采用了性能更好的新算法，并对引入某些新理论加以应用作了尝试。系统的稳定性也在开发过程中始终被强调。 西南交通大学硕士研究生学位论文 第日页 将来进一步的工作包括以下几个方面：将基于SVM的字符分类器引入系统中，提高系统的整体识别率。增加图象预处理功能，对光照过强或过弱条件下所拍摄图象进行质量提升。
徐建闽,贺敬凯[7]（2002）在《车型与车牌自动识别技术分析》文中研究指明文章着重分析了车型识别技术与车牌自动识别技术 ,并指出模糊逻辑技术与神经网络技术的使用是解决车型识别和车牌识别这种复杂非线性问题的一个良好的途径。
吕颖[8]（2006）在《基于模块化的数据融合系统在车牌识别中的应用》文中研究指明车牌识别是高速公路收费系统的一个重要组成部分。本文对车牌识别的整体过程做了详细的分析,并重点对车牌的定位、车牌颜色的判断及车牌字符的识别做了实验,建立了一个车牌识别系统。并应用数据融合技术对车辆的类型识别做了重点研究。 首先,在比较多种方法的基础上,采用了基于形态处理和窗口搜索的车牌定位技术对车牌进行定位;车牌的颜色使用HSV颜色模型中色彩的相似度来确定;对于车牌中的字符根据字符图像的统计特征匹配来确定。其次,在分析数据融合的基本原理、它的分层结构模型和每一层数据融合的具体实现技术的基础上,针对目前我国高速公路收费系统中,对于不同类型的车辆实行不同的收费标准这一现状,重点研究了数据融合技术在车辆类型的识别这一具体方面的应用。 针对车辆类型自动识别的特点,给出了识别过程中多传感器数据融合方案,采用人工神经网络中的误差反向传播算法（BP算法）,作为基于车辆外形特征的数据融合模块算法。并提出了将车牌颜色信息引入车型识别中的方案。这一方案是将基于车辆外形特征的数据融合模块的识别结果,与基于车牌颜色的识别结果在决策层进行融合,提高了对车辆类型的识别率。在采用BP算法对车辆类型进行识别时,得到的识别率为90.5%。采用基于车牌颜色的车辆类型识别时,识别率为82.4%。而使用两种方法的融合方案,对车辆类型的识别率为91.9%。
李文岩[9]（2006）在《汽车牌照识别技术的研究》文中提出汽车牌照识别系统（License Plate Recognition, LPR）在交通管理、治安检查中有着广阔的应用前景。本文论述了LPR系统的设计以及其核心部分车牌字符识别算法。LPR包括字符切分和字符识别两部分,本系统用字符串车牌相似度的方法完成字符切分;用小波分解与支持向量机来识别车牌字符。在车牌识别算法中的字符识别环节,本文提出了决策树的支持向量机字符分类识别算法;经过大量实验可知,本文论述的车牌识别算法有不错的效果。
黄有金[10]（2005）在《汽车牌照自动识别技术的研究与实现》文中提出汽车牌照自动识别技术在许多领域都有着广泛的研究和应用价值,本文详细讨论了汽车牌照自动识别系统的具体结构。一个完整的汽车牌照自动识别系统由以下四部分组成:车牌图象捕获、车牌区域的定位与分割、车牌字符分割、字符识别。车牌图象捕获:车辆图像的捕捉与获取是汽车牌照识别的第一步,是后端处理的前提,获取图像质量的好坏直接影响到后端图像处理和识别的效果,可见,图像获取部分在整个系统中的地位是非常重要的。本文提出了基于单片机控制的动态车牌捕捉系统,该系统可以全天候图像采集,并获得比较清晰的图像。车牌区域的定位与分割:本文提出了一种基于颜色聚类的车牌分割新方法,根据颜色的视觉一致性,采用了Munsell颜色系统的NBS颜色距离的概念对色彩进行聚类,对于聚类后的图像,又采用不同的结构元素,再进行一系列的数学形态学运算以及根据中国车牌的几何特征从而准确定位出车牌的位置并加以分割。车牌字符分割:首先对车牌图象进行预处理,它主要包括车牌图象的二值化、归一化、滤波、旋转校正;然后依据汽车牌照的先验知识和牌照图象的二维直方图利用投影法分割字符。字符识别:根据国内车牌字符集的特点分别应用矢量量化（VQ）算法和应用K-L变换算法对车牌字符进行识别,并就两种不同识别方法的实验结果进行探讨和分析。
二、图象处理技术在车牌识别中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、图象处理技术在车牌识别中的应用（论文提纲范文）
（1）车牌识别算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 车牌识别技术国内外研究现状 |
| 1.3 中国汽车牌照分析 |
| 1.3.1 中国汽车牌照特点 |
| 1.3.2 我国汽车牌照特殊性 |
| 1.4 课题研究的目的和意义 |
| 1.4.1 车牌字符分割技术的研究现状 |
| 1.4.2 车牌字符分割的难点 |
| 1.4.3 集几种主要的车牌识别方法简介 |
| 1.5 本文结构和内容 |
| 第二章 车牌识别系统概述 |
| 2.1 车牌识别系统结构 |
| 2.2 车牌识别系统算法 |
| 2.2.1 图像预处理 |
| 2.2.2 车牌定位 |
| 2.2.3 车牌字符分割 |
| 2.2.4 车牌字符识别 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 车牌定位算法研究 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 彩色图像灰度化 |
| 3.1.2 灰度拉伸 |
| 3.1.3 图像的二值化 |
| 3.1.4 图像滤波 |
| 3.2 数学形态学分析 |
| 3.2.1 腐蚀与膨胀 |
| 3.2.2 开运算和闭运算 |
| 3.3 车牌定位方法研究 |
| 3.3.1 基于彩色分割的车牌定位方法 |
| 3.3.2 基于小波变换的车牌定位方法 |
| 3.3.3 基于遗传算法的车牌定位 |
| 3.3.4 基于数学形态学的车牌定位方法 |
| 3.3.5 基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法 |
| 3.4 本文的车牌采用的车牌定位算法 |
| 3.4.1 边缘检测 |
| 3.4.2 Roberts边缘车牌定位 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车牌字符分割算法研究 |
| 4.1 常用的字符分割算法 |
| 4.1.2 基于聚类分析的车牌字符分割算法 |
| 4.1.3 基于模板匹配的车牌字符分割算法 |
| 4.2 本文的字符分割算法 |
| 4.2.1 车牌的倾斜校正 |
| 4.2.2 去除边框 |
| 4.2.3 字符分割 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 车牌字符识别算法研究 |
| 5.1 常用的车牌字符识别算法 |
| 5.1.1 基于模板匹配字符识别算法 |
| 5.1.2 基于支持向量机方字符识别算法 |
| 5.1.3 基于神经网络字符识别算法 |
| 5.2 车牌字符图像预处理 |
| 5.3 支持向量机 |
| 5.4 车牌字符识别算法 |
| 5.4.1 车牌字符SVM的构造 |
| 5.4.2 实验过程中相关函数及参数的选定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 利用python进行模拟与仿真 |
| 6.1 python介绍 |
| 6.2 python进行模拟与仿真 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加项目 |
| 致谢 |
（2）基于深度学习理论的车牌识别方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与问题 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的主要结构 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 车牌特征 |
| 2.2 图像处理相关理论 |
| 2.3 深度学习相关理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于深度学习理论的车牌识别方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 本文改进算法模型 |
| 3.3 改进算法描述 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 仿真实验与车牌识别系统的实现 |
| 4.1 数据集来源 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.4 实验结论 |
| 4.5 车牌识别系统实现 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）车牌识别中车牌定位技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究状况概述 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 2 车牌识别系统综述 |
| 2.1 车牌识别系统 |
| 2.2 车牌定位的作用及难点 |
| 2.3 本文技术路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 车辆图像预处理 |
| 3.1 车辆图像的灰度化 |
| 3.2 图像增强 |
| 3.3 边缘检测 |
| 3.4 实验结果及讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于灰度图像纹理特征的候选区域定位算法 |
| 4.1 灰度图像车牌纹理特征分析 |
| 4.2 基于灰度图像的候选区域定位算法 |
| 4.3 候选区域提取算法实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于彩色图像颜色特征的车牌精确定位 |
| 5.1 本文设计思想 |
| 5.2 四元数代数方法描述彩色模型 |
| 5.3 四元数主成份分析算法在车牌精确定位中的应用 |
| 5.4 k-means聚类算法在车牌精确定位中的应用 |
| 5.5 车牌精确定位 |
| 5.6 实验结果及讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 课题研究工作总结 |
| 6.2 研究课题展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）车牌的定位与识别（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 车牌识别系统的应用背景 |
| 1.2 车牌识别系统的组成及工作原理 |
| 1.3 车牌识别技术发展状况 |
| 1.4 论文的结构 |
| 1.5 本论文主要工作 |
| 第二章 车牌识别系统的理论知识 |
| 2.1 模式识别 |
| 2.1.1 模式和模式识别的概念 |
| 2.1.2 模式识别系统 |
| 2.1.3 常用方法和在车牌识别中的运用 |
| 2.2 数字图像处理技术 |
| 2.2.1 图像处理概述 |
| 2.2.2 数字图像处理的主要内容 |
| 2.2.3 车牌识别中常用的数字图像处理技术 |
| 2.3 模板匹配 |
| 2.3.1 模板匹配的基本概念 |
| 2.3.2 模板匹配法 |
| 2.3.3 利用模板匹配进行字符识别 |
| 2.4 BP神经网络法以及字符识别原理 |
| 第三章 车牌图象预处理 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 车牌图象增强 |
| 3.1.2 灰度变换 |
| 3.2 直方图均衡处理 |
| 3.3 变形矫正和缩放处理 |
| 3.4 车牌图像二值化 |
| 3.5 车牌图像倾斜校正 |
| 3.5.1 车牌图像倾斜原因 |
| 3.5.2 车牌倾斜度校正 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 车牌的定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 我国车牌类型及特点 |
| 4.2 车牌定位方法回顾 |
| 4.3 本文的车牌定位方法 |
| 4.3.1 牌照水平方向的定位算法 |
| 4.3.2 牌照垂直方向的定位算法 |
| 4.3.3 本文车牌定位过程实现及系统设计 |
| 4.3.4 车牌定位的实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 车牌字符的分割 |
| 5.1 传统的车牌字符分割方法 |
| 5.1.1 利用灰度投影法实现字符分割 |
| 5.1.2 利用连通域分析法实现字符分割 |
| 5.1.3 基于先验知识的字符分割 |
| 5.2 噪声消除与粘连、断裂字符处理 |
| 5.3 本文车牌字符分割的方法 |
| 5.4 字符的归一化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于神经网络的车牌字符识别 |
| 6.1 车牌字符识别现有技术 |
| 6.2 车牌字符特征提取 |
| 6.3 基于BP神经网络的车牌字符识别 |
| 6.3.1 神经网络理论概述 |
| 6.3.2 BP神经网络算法的描述 |
| 6.3.3 BP网络存在的缺陷及其原因分析 |
| 6.3.4 BP网络算法的改进 |
| 6.4 本文的字符识别方法 |
| 6.4.1 神经网络设计 |
| 6.4.2 字符识别系统设计及实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
（5）车牌识别中的车牌定位与字符识别技术研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 车牌识别技术研究发展状况 |
| 1.2.1 车牌定位技术研究发展状况 |
| 1.2.2 车牌字符识别技术研究发展状况 |
| 1.3 本文所做的工作 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 |
| 1.3.2 本文的主要研究特点 |
| 1.3.3 本文的组织结构 |
| 第2章 车牌识别技术知识 |
| 2.1 图象预处理 |
| 2.2 车牌定位 |
| 2.3 二值转换 |
| 2.4 车牌分类和字符分割 |
| 2.5 字符识别 |
| 2.5.1 字符类型 |
| 2.5.2 字符细化 |
| 2.5.3 字符匹配 |
| 2.5.4 字符训练 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 车牌定位算法研究及实现 |
| 3.1 面向车牌定位的图象预处理 |
| 3.1.1 图象的增强 |
| 3.1.2 图象锐化 |
| 3.1.3 图象的边缘提取 |
| 3.2 粒子图象相关法的车牌定位算法及实现 |
| 3.2.1 PIV 相关技术的基本理论 |
| 3.2.2 粒子图象相关法的车牌定位算法 |
| 3.2.3 粒子图象相关法算法的改进 |
| 3.3 实验及结论 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 车牌字符识别算法研究及实现 |
| 4.1 面向字符识别的图象预处理 |
| 4.1.1 阈值选取与图象二值化方法 |
| 4.1.2 车牌的倾斜校正 |
| 4.1.3 字符的分割与特征提取 |
| 4.2 基于 PCA-PB 神经网络的字符识别算法及实现 |
| 4.2.1 基于BP 算法的多层前馈网络模型 |
| 4.2.2 主成分分析（PCA）法字符特征向量降维算法 |
| 4.2.3 PCA－BP 神经网络的字符识别算法 |
| 4.3 实验及结论 |
| 4.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文目录） |
| 致谢 |
（6）汽车牌照识别系统相关技术研究与实现（论文提纲范文）
| 第1章 绪论 |
| 1.1 牌照识别技术在智能交通系统中的应用 |
| 1.1.1 智能交通系统国际发展概况 |
| 1.1.2 我国智能交通领域当前优先发展的几个方向 |
| 1.1.3 牌照识别技术在ITS中的广泛运用 |
| 1.2 汽车车牌识别系统的工作流程 |
| 1.3 汽车车牌识别系统的体系结构 |
| 1.3.1 硬件部分 |
| 1.3.2 软件部分 |
| 1.4 国内外已应用系统性能和待解决的问题 |
| 1.4.1 国外已应用系统的性能介绍 |
| 1.4.2 国内已应用系统的性能介绍与待解决的问题 |
| 1.5 论文的出发点 |
| 第2章 汽车车牌识别系统的软件设计 |
| 2.1 通用软件流程与系统划分 |
| 2.2 实现软件的子系统功能介绍 |
| 2.2.1 “车牌区域的定位”部分的功能 |
| 2.2.2 “字符识别”部分的功能 |
| 2.3 实现软件的运行环境与工作要求条件介绍 |
| 第3章 “车牌定位与提取”子系统实现 |
| 3.1 车牌粗定位过程 |
| 3.1.1 灰度化 |
| 3.1.2 水平纹理算子的作用 |
| 3.1.3 水平差分图像的二值化 |
| 3.1.4 形态学检测出特定形状的区域 |
| 3.1.5 利用投影求出车牌的四角坐标以及提取车牌区域 |
| 3.2 如何纠正倾斜的变形车牌 |
| 3.2.1 边缘检测的意义和常规算子 |
| 3.2.2 边缘检测的新方法—Canny算子的优秀性能和运用 |
| 3.2.3 自适应水平旋转的实现 |
| 3.3 车牌精确定位过程 |
| 3.3.1 一种全新的精确定位方法—基于几何学的定位方法 |
| 3.3.2 为消除垂直倾斜角度作简单空间变换的算法 |
| 3.4 “车牌定位与提取”子系统的算法流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 “字符识别”子系统实现 |
| 4.1 去车牌水平边框算法思想 |
| 4.2 二值化方法的选用 |
| 4.3 字符分割过程 |
| 4.4 字符规一化过程 |
| 4.5 字符识别过程 |
| 4.5.1 复杂背景下的字符识别是研究的难点 |
| 4.5.2 模式识别中分类器的设计 |
| 4.5.3 牌照字符识别的常用方法介绍 |
| 4.5.4 字符的稳定特征提取方法 |
| 4.5.5 HMM在字符识别中的当前研究情况介绍 |
| 4.6 SeeCar系统的带置信度计算的组合多分类器集成方案 |
| 4.7 “字符识别“子系统的算法流程 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 SVM在字符识别中的应用研究 |
| 5.1 统计学习理论简介 |
| 5.1.1 函数估计模型 |
| 5.1.2 经验风险最小化归纳原则 |
| 5.1.3 VC维 |
| 5.1.4 推广性的界 |
| 5.1.5 结构风险最小化归纳原则 |
| 5.2 一种新的通用机器学习方法-SVM |
| 5.2.1 最优分类面 |
| 5.2.2 支持向量机 |
| 5.3 SVM在模式识别上的研究现状 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实验结果与性能分析 |
| 6.1 样本来源 |
| 6.2 系统成功率计算与性能分析 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 设计所采用的优秀方法以及提出的新算法 |
| 7.2 设计还有待提高的地方 |
| 7.3 设计中的体会 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
（8）基于模块化的数据融合系统在车牌识别中的应用（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1-1 数据融合技术的概念和意义 |
| 1-2 数据融合技术的算法综述 |
| 1-2-1 随机类方法 |
| 1-2-2 人工智能方法 |
| 1-3 数据融合技术的研究现状、发展方向及其应用 |
| 1-3-1 数据融合技术的研究现状 |
| 1-3-2 数据融合技术的主要发展方向 |
| 1-3-3 数据融合技术的应用 |
| 1-4 车牌识别国内外研究情况 |
| 1-4-1 车牌定位的研究 |
| 1-4-2 车牌字符识别的研究 |
| 1-5 本论文所做主要工作 |
| 第二章 车牌自动识别系统 |
| 2-1 车牌定位 |
| 2-1-1 现行车牌的特点 |
| 2-1-2 定位前的图像处理过程 |
| 2-1-3 车牌的定位 |
| 2-2 车牌的颜色判断 |
| 2-3 车牌的字符识别 |
| 2-3-1 基于字符笔划的倾斜校正 |
| 2-3-2 基于投影直方图的字符切割 |
| 2-3-3 字符的识别 |
| 第三章 数据融合的原理和方法 |
| 3-1 多传感器数据融合的系统结构 |
| 3-1-1 什么是数据融合 |
| 3-1-2 为什么要进行数据融合 |
| 3-1-3 多传感器数据融合的系统结构 |
| 3-2 多传感器数据融合的分层 |
| 3-2-1 数据层融合 |
| 3-2-2 特征级融合 |
| 3-2-3 决策级融合 |
| 3-3 人工神经网络的数据融合方法 |
| 3-3-1 人工神经网络的基本原理 |
| 3-3-2 人工神经网络的特点 |
| 3-3-3 几种具有代表性的人工神经网络模型 |
| 3-3-4 BP(Back Propagation)算法 |
| 第四章 数据融合技术在车辆类型识别中的研究 |
| 4-1 基于外形特征的车辆类型识别模块 |
| 4-1-1 多传感器数据融合方案 |
| 4-1-2 摄像机的标定 |
| 4-1-3 外形特征识别模块中使用的人工神经网络模型 |
| 4-1-4 基于外形特征的车辆类型识别模块结果 |
| 4-2 车辆类型识别的决策融合 |
| 4-2-1 基于车牌颜色的车辆类型识别 |
| 4-2-2 车辆类型的决策融合 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）汽车牌照识别技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 智能交通系统的应用背景 |
| 1.2 车牌识别系统的发展与现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 车牌识别系统的结构 |
| 2.1 车牌定位技术 |
| 2.1.1 颜色和纹理相结合的车牌定位技术 |
| 2.1.2 HOUGH 变换对车牌倾斜的应用 |
| 2.2 字符切分算法 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 汽车牌照字符识别算法的研究 |
| 3.1 车牌字符识别的特点 |
| 3.2 字符识别算法介绍 |
| 3.2.1 特征的提取和选择 |
| 3.2.2 分类判别 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 支持向量机导引 |
| 4.1 统计学习理论 |
| 4.2 支持向量机 |
| 4.2.1 线性可分的情况 |
| 4.2.2 非线性情况 |
| 4.3 多类支持向量机 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于决策树的SVM 分类算法的研究 |
| 5.1 基于决策树的SVM 思想 |
| 5.2 算法的实现 |
| 5.2.1 决策树SVM 分类器的构建 |
| 5.2.2 对决策树SVM 的样本训练 |
| 5.3 车牌字符识别实验 |
| 5.3.1 分类实验 |
| 5.3.2 车牌识别实验 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
（10）汽车牌照自动识别技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 汽车牌照识别系统 |
| 1.3 汽车牌照自动识别系统的应用领域及前景 |
| 1.4 目前汽车牌照自动识别技术的研究成果 |
| 1.5 本论文内容介绍 |
| 第二章 基于单片机控制的车辆图像捕捉与获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动态车牌捕捉系统 |
| 2.2.1 动态车牌捕捉系统的组成 |
| 2.2.2 动态车牌捕捉系统的工作原理 |
| 2.3 摄像机的安装 |
| 2.3.1 摄像机和图像卡的选取 |
| 2.3.2 摄像机镜头位置的标定 |
| 2.3.3 摄像头视角的选取 |
| 2.3.4 摄像头数目的确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于颜色聚类和形态学滤波的汽车牌照提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数字图象的表征 |
| 3.2.1 数字图象获取 |
| 3.2.2 数字图象的矩阵和向量表示 |
| 3.3 颜色空间模型 |
| 3.3.1 颜色的表征和定量描述 |
| 3.3.2 CIE 标准色度学系统 |
| 3.3.3 Munsell 颜色空间和NBS 距离 |
| 3.3.4 从RGB 颜色空间到HLC 的转换 |
| 3.4 基于颜色聚类和数学形态学的汽车牌照提取 |
| 3.4.1 基于NBS 颜色距离概念的颜色聚类 |
| 3.4.2 数学形态学简介 |
| 3.4.3 数学形态学的基本运算 |
| 3.4.4 结构元素的选择及形态学滤波 |
| 3.4.5 车牌的定位与分割 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车牌字符的分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 车牌图象二值化 |
| 4.2.1 Otsu 二值化法 |
| 4.2.2 车牌图象的二值化算法 |
| 4.3 车牌图象的归一化和滤波 |
| 4.3.1 车牌图象归一化 |
| 4.3.2 车牌图象滤波 |
| 4.4 倾斜车牌图象的校正 |
| 4.4.1 倾斜角度的检测 |
| 4.4.2 车牌图象的校正 |
| 4.5 车牌字符的分割 |
| 4.5.1 字符分割概述 |
| 4.5.2 投影法分割字符 |
| 4.5.3 字符图像粘连及分裂的处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 车牌字符的特征提取和识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模式识别和汉字识别概况 |
| 5.2.1 模式识别简介 |
| 5.2.2 汉字识别 |
| 5.2.3 车牌字符特征提取方法 |
| 5.3 矢量量化方法（Vector Quantization） |
| 5.3.1 矢量量化的原理 |
| 5.3.2 矢量量化器的最佳码本设计 |
| 5.3.3 矢量量化的LBG 算法 |
| 5.3.4 初始码本的设置及畸变准则的选择 |
| 5.4 K-L 变换方法 |
| 5.4.1 K-L 变换原理 |
| 5.4.2 K-L 变换矩阵特征值及特征向量的计算原则 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 车牌字符识别的实现与实验结果的分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 国内车牌字符集及其特点 |
| 6.3 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别 |
| 6.3.1 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别系统的组成 |
| 6.3.2 应用矢量量化（VQ）的车牌字符识别过程 |
| 6.3.3 识别结果示例 |
| 6.4 应用K-L 变换算法的车牌字符识别 |
| 6.4.1 标准字符特征图象训练[4] |
| 6.4.2 字符图象特征库的建立 |
| 6.4.3 字符图象的识别 |
| 6.4.4 识别结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究生期间发表的论文 |
四、图象处理技术在车牌识别中的应用（论文参考文献）
- [1]车牌识别算法研究与实现[D]. 徐锋. 扬州大学, 2020(04)
- [2]基于深度学习理论的车牌识别方法及应用[D]. 俞国庆. 山东科技大学, 2019
- [3]车牌识别中车牌定位技术的研究[D]. 史琳琳. 东华大学, 2012(07)
- [4]车牌的定位与识别[D]. 刘宏炜. 吉林大学, 2008(07)
- [5]车牌识别中的车牌定位与字符识别技术研究及实现[D]. 彭健敏. 湖南大学, 2006(12)
- [6]汽车牌照识别系统相关技术研究与实现[D]. 吴文钦. 西南交通大学, 2003(03)
- [7]车型与车牌自动识别技术分析[J]. 徐建闽,贺敬凯. 交通与计算机, 2002(02)
- [8]基于模块化的数据融合系统在车牌识别中的应用[D]. 吕颖. 河北工业大学, 2006(08)
- [9]汽车牌照识别技术的研究[D]. 李文岩. 西安电子科技大学, 2006(02)
- [10]汽车牌照自动识别技术的研究与实现[D]. 黄有金. 东南大学, 2005(02)