交通场景下去模糊算法和信号灯识别算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题的研究现状 | 第8-13页 |
| ·图像去雾的研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像去运动模糊的研究现状 | 第10-12页 |
| ·信号灯识别的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第13-15页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 交通场景下去雾算法的研究 | 第15-33页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·大气散射模型 | 第15-17页 |
| ·暗原色先验 | 第17-18页 |
| ·基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第18-22页 |
| ·大气光的估计 | 第18页 |
| ·透射率的估计 | 第18-20页 |
| ·引导滤波 | 第20-21页 |
| ·图像的复原 | 第21-22页 |
| ·交通场景下基于暗原色先验图像去雾算法的优化 | 第22-25页 |
| ·实验结果 | 第25-31页 |
| ·基于暗原色先验的图像去雾算法性能分析 | 第26-30页 |
| ·改进算法性能分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 交通场景下去运动模糊算法的研究 | 第33-51页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·运动模糊的退化模型 | 第33-35页 |
| ·点扩散函数的确定 | 第35-43页 |
| ·运动方向的估计 | 第36-38页 |
| ·运动尺度的估计 | 第38-42页 |
| ·性能测试 | 第42-43页 |
| ·运动模糊图像的复原 | 第43-48页 |
| ·维纳滤波 | 第43-44页 |
| ·一维维纳滤波 | 第44-46页 |
| ·性能测试 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 交通场景下信号灯识别算法的研究 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·信号灯基础知识 | 第51-52页 |
| ·智能一体机电子警察系统 | 第52-56页 |
| ·嵌入式开发硬件配置 | 第52页 |
| ·智能一体机介绍 | 第52-53页 |
| ·智能一体机电子警察系统总体架构 | 第53-56页 |
| ·信号灯识别算法的实现 | 第56-59页 |
| ·图像色彩空间的选择及其转换 | 第56-58页 |
| ·信号灯识别算法 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-64页 |
| ·信号灯数据库介绍 | 第60-62页 |
| ·信号灯识别算法性能测试 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
