| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 OpenCV简介 | 第12-13页 |
| 1.4 主要工作内容及论文安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 工作内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文安排 | 第14-15页 |
| 参考文献 | 第15-16页 |
| 2 数字图像处理技术 | 第16-24页 |
| 2.1 灰度化 | 第16-17页 |
| 2.2 图像去噪 | 第17-20页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第18页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.2.3 实验效果 | 第19-20页 |
| 2.3 图像二值化 | 第20-23页 |
| 2.3.1 直方图法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Otsu方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23页 |
| 参考文献 | 第23-24页 |
| 3 乘客运动检测方法分析 | 第24-41页 |
| 3.1 常用运动检测算法分析 | 第24-32页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第24-26页 |
| 3.1.2 光流法 | 第26-29页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第29-32页 |
| 3.2 基于码本模型的前景检测算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 码本模型的原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 训练背景模型 | 第35-36页 |
| 3.2.3 前景提取 | 第36-37页 |
| 3.2.4 消除伪前景信息 | 第37页 |
| 3.3 形态学腐蚀处理 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 4 运动目标特征提取 | 第41-52页 |
| 4.1 常见的特征提取算法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 基于均值漂移的分割算法 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于区域合并的分割算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 分水岭分割算法 | 第43-44页 |
| 4.2 Hough变换提取乘客头部特征 | 第44-47页 |
| 4.2.1 公交车场景分析 | 第44页 |
| 4.2.2 基于梯度方向的Hough变换圆检测算法 | 第44-47页 |
| 4.3 改进Hough变换去除伪目标 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 5 运动目标跟踪与计数研究 | 第52-58页 |
| 5.1 目标跟踪算法简介 | 第52-53页 |
| 5.2 基于目标区域动态更新的跟踪算法 | 第53-55页 |
| 5.3 客流计数 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
| 6 客流统计系统设计及实验结果 | 第58-63页 |
| 6.1 系统开发平台设计 | 第58-59页 |
| 6.2 软件系统实现 | 第59-61页 |
| 6.3 实验结果 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-66页 |
| 7.1 总结 | 第63-64页 |
| 7.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文 | 第67页 |