视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 概论 | 第7-8页 |
| 1．2 交通流数据监测的几种方法 | 第8-9页 |
| 1．2．1 人工监测 | 第8页 |
| 1．2．2 地埋感应线圈 | 第8页 |
| 1．2．3 超声波探测器 | 第8页 |
| 1．2．4 视频图象处理 | 第8-9页 |
| 1．3 国内外现状及发展方向 | 第9-10页 |
| 1．4 论文的主要任务 | 第10-11页 |
| 1．5 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 目标检测和目标识别的基本原理． | 第12-14页 |
| 2．1 目标图象输入 | 第12页 |
| 2．2 图象预处理 | 第12-13页 |
| 2．3 图象分割与特征提取 | 第13页 |
| 2．4 目标检测与识别 | 第13-14页 |
| 第三章 图象预处理 | 第14-25页 |
| 3．1 数字图象 | 第14-16页 |
| 3．1．1 采样 | 第15页 |
| 3．1．2 量化 | 第15页 |
| 3．1．3 数字图象的表示 | 第15-16页 |
| 3．2 图像噪声的消除 | 第16-18页 |
| 3．2．1 图象邻域平均法 | 第16-17页 |
| 3．2．2 加权平均法 | 第17页 |
| 3．2．3 状态统计滤波 | 第17页 |
| 3．2．4 中值滤波 | 第17-18页 |
| 3．2．5 高斯低通滤波 | 第18页 |
| 3．3 图像锐化 | 第18-19页 |
| 3．3．1 Laplace算子（二阶差分法） | 第18-19页 |
| 3. 3. 2 方向模板 | 第19页 |
| 3．4 对比度的增强 | 第19-25页 |
| 3．4．1 直方图均衡化 | 第20-21页 |
| 3．4．2 线性灰度变换 | 第21-22页 |
| 3．4．3 非线性灰度变换 | 第22-23页 |
| 3．4．4 灰度的规定化 | 第23-25页 |
| 第四章 图像分割与特征提取 | 第25-30页 |
| 4．1 图像分割 | 第25-27页 |
| 4．1．1 基于象素点的处理分割 | 第25-26页 |
| 4．1．2 基于边界线的分割 | 第26-27页 |
| 4．1．3 区域增长法 | 第27页 |
| 4．2 特征提取 | 第27-30页 |
| 4．2．1 区域面积 | 第27-28页 |
| 4．2．2 区域重心 | 第28页 |
| 4．2．3 长度和宽度 | 第28页 |
| 4．2．4 不变矩 | 第28-30页 |
| 第五章 目标的识别 | 第30-34页 |
| 5．1 特征选择 | 第30页 |
| 5．2 判别函数 | 第30-32页 |
| 5．2．1 线性判别函数 | 第31-32页 |
| 5．3 监督学习 | 第32页 |
| 5．4 系数调整（误差修正） | 第32-34页 |
| 第六章 视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现 | 第34-48页 |
| 6．1 系统概述 | 第34页 |
| 6．2 系统设计原则 | 第34-35页 |
| 6．2．1 实时性 | 第34-35页 |
| 6．2．2 灵活性 | 第35页 |
| 6．2．3 精确性 | 第35页 |
| 6. 3 系统总体设计 | 第35-36页 |
| 6．3．1 软件需求概述: | 第35-36页 |
| 6．3．2 系统构成 | 第36页 |
| 6．3．3 系统环境 | 第36页 |
| 6．4 系统软件功能模块设计 | 第36-40页 |
| 6．4．1 系统初始化模块 | 第36-37页 |
| 6．4．2 图象采集模块 | 第37页 |
| 6．4．3 图象预处理 | 第37页 |
| 6．4．4 图象分割模块 | 第37页 |
| 6．4．5 特征提取模块（特征描述） | 第37-38页 |
| 6．4．6 流量检测模块： | 第38-40页 |
| 6．4．7 类型识别模块 | 第40页 |
| 6．4．8 数据管理模块 | 第40页 |
| 6．4．9 系统维护模块 | 第40页 |
| 6．5 用户界面 | 第40-41页 |
| 6．6 系统的实现 | 第41-48页 |
| 6．6．1 实现的准备 | 第41-44页 |
| 6．6．2 软件实现 | 第44-46页 |
| 6．6．3 为提高系统的实时性采取的措施 | 第46-47页 |
| 6．6．4 小结 | 第47-48页 |
| 结束语 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50页 |
