基于凹点匹配和分水岭变换的车辆图像分割算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的主要内容和工作安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文内容组织 | 第12-14页 |
| 第2章 数字图像分析与处理基础 | 第14-33页 |
| 2.1 基本概念 | 第14-19页 |
| 2.1.1 图像的基本知识 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像的存储格式 | 第15-16页 |
| 2.1.3 像素间的基本关系 | 第16-19页 |
| 2.2 图像的增强 | 第19-25页 |
| 2.2.1 亮度变换 | 第19-20页 |
| 2.2.2 直方图增强 | 第20-22页 |
| 2.2.3 空间锐化 | 第22-23页 |
| 2.2.4 图像去噪的常用方法 | 第23-25页 |
| 2.3 数字图像分割的基本方法 | 第25-32页 |
| 2.3.1 阈值分割法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 边缘检测法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 区域分割法 | 第29-31页 |
| 2.3.4 基于凹点的分割 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于距离图重置的分水岭分割算法 | 第33-46页 |
| 3.1 图像预处理 | 第33-39页 |
| 3.1.1 灰度化彩色图像 | 第33-34页 |
| 3.1.2 OTSU双阈值分割 | 第34-36页 |
| 3.1.3 形态学腐蚀、膨胀及重构 | 第36-39页 |
| 3.2 分水岭算法与距离变换 | 第39-41页 |
| 3.2.1 分水岭算法原理 | 第39页 |
| 3.2.2 距离变换 | 第39-41页 |
| 3.3 距离图重置的分水岭分割 | 第41-44页 |
| 3.3.1 种子点搜寻 | 第42页 |
| 3.3.2 种子点的合并 | 第42-43页 |
| 3.3.3 重置距离图 | 第43-44页 |
| 3.3.4 分水岭分割的结果与分析 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于凹点搜寻匹配的分割算法 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 车辆粘连的判断 | 第47-49页 |
| 4.2.1 面积占空比 | 第47-48页 |
| 4.2.2 Blob的高宽比 | 第48-49页 |
| 4.3 凹点分割算法的实现 | 第49-57页 |
| 4.3.1 凸闭包与凹区 | 第50-52页 |
| 4.3.2 凹点搜寻方法 | 第52-53页 |
| 4.3.3 分割线的选取 | 第53-54页 |
| 4.3.4 分割线的生成 | 第54-57页 |
| 4.4 凹点匹配分割结果 | 第57-58页 |
| 4.4.1 实验参数 | 第57页 |
| 4.4.2 分割结果 | 第57-58页 |
| 4.5 车辆的标记计数 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
