智能交通系统中车辆提取与计数算法研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基础理论 | 第14-22页 |
| ·彩色空间 | 第14-16页 |
| ·RGB模型 | 第14-15页 |
| ·HSV模型 | 第15-16页 |
| ·LAB模型 | 第16页 |
| ·中值滤波 | 第16-17页 |
| ·中值滤波算法 | 第17页 |
| ·中值滤波特性 | 第17页 |
| ·形态学操作 | 第17-19页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第18页 |
| ·开运算和闭运算 | 第18-19页 |
| ·填充操作 | 第19页 |
| ·区域描述 | 第19-20页 |
| ·区域面积 | 第19页 |
| ·边界长度 | 第19页 |
| ·区域重心 | 第19-20页 |
| ·区域灰度 | 第20页 |
| ·形状参数 | 第20页 |
| ·模糊聚类方法 | 第20-22页 |
| ·模糊C均值算法 | 第20-22页 |
| 第3章 背景重建与更新 | 第22-28页 |
| ·背景重建算法综述 | 第22-24页 |
| ·统计背景模型 | 第22-23页 |
| ·确定背景模型 | 第23-24页 |
| ·基于 T分布的动态背景重建 | 第24-28页 |
| ·基于T分布的变化检测 | 第24-25页 |
| ·始背景的建立和背景的更新 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-28页 |
| 第4章 运动检测和计数 | 第28-48页 |
| ·运动检测算法概述 | 第28-30页 |
| ·帧差方法 | 第28-30页 |
| ·光流法 | 第30页 |
| ·背景抑制法 | 第30页 |
| ·基于 RGB空间的背景抑制算法 | 第30-34页 |
| ·算法介绍 | 第30-32页 |
| ·噪声估计 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·阴影检测 | 第34-39页 |
| ·阴影的机理 | 第35-36页 |
| ·检测算法 | 第36-39页 |
| ·加方框 | 第39页 |
| ·区域融合 | 第39-41页 |
| ·形状分析 | 第41-43页 |
| ·发生遮挡区域的车辆数目确定 | 第43-47页 |
| ·颜色聚类 | 第43-45页 |
| ·形状分析 | 第45-47页 |
| ·计数算法 | 第47-48页 |
| 第5章 总结和展望 | 第48-50页 |
| ·算法流程 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 A T分布分位数表 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 研究生履历 | 第56页 |
