| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 车流量统计的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15页 |
| 1.3 车辆阴影消除的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 粘连车辆分割的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 车流量统计过程中的难点问题 | 第17-18页 |
| 1.6 本文的主要工作及内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 运动目标检测 | 第19-27页 |
| 2.1 常用的运动目标检测方法研究 | 第19-21页 |
| 2.1.1 光流法 | 第19页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第20-21页 |
| 2.2 背景更新 | 第21-22页 |
| 2.3 图像二值化 | 第22-24页 |
| 2.4 数学形态学处理 | 第24-26页 |
| 2.4.1 膨胀运算 | 第24-25页 |
| 2.4.2 腐蚀运算 | 第25-26页 |
| 2.4.3 开运算和闭运算 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 粘连车辆的检测与分割 | 第27-35页 |
| 3.1 粘连车辆分割概述 | 第27页 |
| 3.2 粘连车辆的检测 | 第27-30页 |
| 3.2.1 车辆外接矩形的获取 | 第28-30页 |
| 3.2.2 凸包的定义及获取 | 第30页 |
| 3.2.3 车辆粘连的判定 | 第30页 |
| 3.3 基于改进的凹性分析粘连车辆分割算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 阴影的检测与消除 | 第35-49页 |
| 4.1 阴影的理论基础知识 | 第35-36页 |
| 4.1.1 阴影产生的原理 | 第35页 |
| 4.1.2 阴影的模型 | 第35-36页 |
| 4.1.3 阴影的特点 | 第36页 |
| 4.2 阴影消除的常用算法分类 | 第36-38页 |
| 4.3 基于HSV颜色特征的阴影消除算法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 HSV颜色空间 | 第38-39页 |
| 4.3.2 算法消除原理 | 第39-41页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 4.4 基于梯度特征的阴影消除算法 | 第42-46页 |
| 4.4.1 算法消除原理 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 基于HSV颜色特征与梯度特征融合的阴影消除算法 | 第46-48页 |
| 4.5.1 算法消除原理 | 第46页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 车流量统计系统的设计与实现 | 第49-58页 |
| 5.1 OpenCV简介 | 第49页 |
| 5.2 系统组成 | 第49-53页 |
| 5.2.1 系统组成图 | 第49-50页 |
| 5.2.2 图像处理模块 | 第50-53页 |
| 5.3 车流量统计系统的设计与实现 | 第53-56页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |