基于颜色属性的车辆阴影去除方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 智能交通系统 | 第10-11页 |
| 1.1.2 视频监控系统 | 第11页 |
| 1.1.3 道路交通视频图像处理技术 | 第11-12页 |
| 1.1.4 车辆阴影去除背景 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-15页 |
| 1.2.1 车辆阴影去除的意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 车辆阴影去除的现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 颜色属性 | 第16-28页 |
| 2.1 颜色属性理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 三次样条插值原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 映射方程 | 第19-20页 |
| 2.2 概率潜在语义模型(PLSA) | 第20-22页 |
| 2.2.1 利用图像标签 | 第20-21页 |
| 2.2.2 利用单峰性 | 第21-22页 |
| 2.3 颜色名数据集 | 第22-23页 |
| 2.3.1 Google颜色名数据集 | 第22-23页 |
| 2.3.2 预处理 | 第23页 |
| 2.4 分配颜色属性 | 第23-26页 |
| 2.4.1 原理 | 第23-24页 |
| 2.4.2 结果及分析 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 前景检测算法研究 | 第28-36页 |
| 3.1 背景差分法 | 第28-30页 |
| 3.2 帧间差分法 | 第30页 |
| 3.3 光流法 | 第30-31页 |
| 3.4 形态学处理 | 第31-33页 |
| 3.5 三种检测算法对比 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于颜色属性的阴影去除方法研究 | 第36-47页 |
| 4.1 算法描述 | 第36-37页 |
| 4.2 背景差分 | 第37-38页 |
| 4.3 颜色属性映射二值化 | 第38-39页 |
| 4.4 去除阴影 | 第39-40页 |
| 4.5 实验分析与结论 | 第40-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
