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摘要

汽车类型自动识别在现代交通管理和监控中有着广阔的应用前景,本文提出一种用于汽车类型识别的BP神经网络分类器的设计问题。在车辆图像预处理和特征提取的基础上进行基于前向三层神经网络的自动识别和分类。

关键词: 车辆类型　图像分割　特征提取　神经网络　自动识别

目录

中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 1
第二章 图像的预处理 5
2.1 引言 5
2.2 图像中的灰度化 5
2.3 图像中的二值化 5
2.4 图像的平滑 5
2.5 小结 7
第三章 数字图像处理技术 8
3.1基本的数字图像的处理技术 9
3.1.1图像类型的转换 9
3.1.2图像合成 9
3.2 Radon变换的原理及应用 13
3.3 小波变换的基础理论 14
3.3.1多分辨率分析 14
3.3.2连续小波变换 15
3.3.3离散小波变换 17
3.4基于二维离散小波变换的图像小波变换 19
3.4.1二维小波变换 20
3.4.2二维多分辨率分析及小波子空间分析 22
3.4.3图像的多分辨率分解和合成 24
第四章 算法的软件实现 28
4.1算法简述 28
参 考 文 献 30