| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 交通标志检测与识别基础 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 交通标志图像预处理 | 第11页 |
| 1.3.2 交通标志的检测 | 第11-12页 |
| 1.3.3 交通标志的识别 | 第12页 |
| 1.4 系统基本框架 | 第12-14页 |
| 1.5 本文主要内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 图像预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 去噪处理 | 第15-19页 |
| 2.2 去模糊处理 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 交通标志检测 | 第23-47页 |
| 3.1 基于颜色的交通标志检测 | 第23-32页 |
| 3.1.1 颜色空间 | 第24-28页 |
| 3.1.2 图像形态学处理 | 第28-30页 |
| 3.1.3 图像逻辑运算 | 第30-32页 |
| 3.2 基于形状的交通标志检测 | 第32-43页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于随机 Hough 变换的圆形标志牌检测 | 第35-38页 |
| 3.2.3 基于多边形逼近的交通标志检测 | 第38-43页 |
| 3.3 颜色与形状相结合的交通标志检测 | 第43-45页 |
| 3.4 交通标志分类方法 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 交通标志识别 | 第47-56页 |
| 4.1 特征提取 | 第47-50页 |
| 4.1.1 常用特征介绍 | 第47-48页 |
| 4.1.2 SURF 算法介绍 | 第48-50页 |
| 4.2 特征匹配 | 第50-53页 |
| 4.2.1 LSH 算法 | 第51-52页 |
| 4.2.2 RANSAC 算法 | 第52-53页 |
| 4.3 实验分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 后续展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64-68页 |