智能交通系统中视频车辆检测与定位技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·运动目标检测算法 | 第14-15页 |
| ·运动目标定位算法 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关的数字图像处理技术 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·图像增强 | 第18-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·Retinex图像增强 | 第20-24页 |
| ·图像二值化 | 第24-26页 |
| ·基于灰度直方图的峰谷方法 | 第25页 |
| ·最大类间方差法(Otsu) | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于背景差分的视频车辆检测算法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·预处理 | 第28-29页 |
| ·背景建模及更新 | 第29-39页 |
| ·常用的背景建模方法 | 第29-33页 |
| ·改进的混合高斯分布背景模型 | 第33-36页 |
| ·背景更新 | 第36-39页 |
| ·运动前景检测 | 第39-40页 |
| ·后处理 | 第40-41页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第40-41页 |
| ·开操作与闭操作 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于视频的车辆定位算法 | 第42-49页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·投影分析法 | 第42-43页 |
| ·连通区域分析法 | 第43-47页 |
| ·分水岭算法 | 第43-45页 |
| ·区域生长法 | 第45-46页 |
| ·改进的区域生长法 | 第46-47页 |
| ·目标质心关联 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-59页 |
