基于图像处理的车辆闯红灯自动检测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文的研究背景与现状 | 第9-11页 |
| ·智能交通系统 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的研究内容 | 第11页 |
| ·论文的内容安排 | 第11-13页 |
| 2 相关理论技术基础 | 第13-28页 |
| ·数字图像处理的基本概念 | 第13-15页 |
| ·模拟图像与数字图像 | 第13页 |
| ·彩色图像、灰度图像与二值图像 | 第13-14页 |
| ·数字图像处理 | 第14-15页 |
| ·图像增强 | 第15-20页 |
| ·空间域增强 | 第15-18页 |
| ·频率域增强 | 第18-20页 |
| ·图像分割与边缘检测 | 第20-25页 |
| ·图像分割的意义 | 第20-21页 |
| ·边缘检测 | 第21-23页 |
| ·边缘跟踪 | 第23-25页 |
| ·数学形态学方法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 车辆闯红灯自动检测 | 第28-49页 |
| ·运动目标检测 | 第28-42页 |
| ·运动目标检测方法 | 第28-29页 |
| ·基于帧间差分的运动目标检测算法 | 第29-31页 |
| ·差分图像的边缘提取 | 第31-33页 |
| ·对差分图像作闭合运算 | 第33-35页 |
| ·区域填充 | 第35-36页 |
| ·二值化图像的开启运算 | 第36-37页 |
| ·车辆识别 | 第37-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·车辆运动轨迹跟踪 | 第42-47页 |
| ·坐标系 | 第43页 |
| ·车辆运动轨迹跟踪算法 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 车辆号牌定位 | 第49-63页 |
| ·车牌定位现状 | 第49-53页 |
| ·基于黑白图像的车牌定位 | 第49-51页 |
| ·基于彩色图像的车牌定位 | 第51-53页 |
| ·车牌特征 | 第53-55页 |
| ·基于数学形态学的车牌定位 | 第55-57页 |
| ·基于颜色和数学形态学的车牌定位 | 第57-61页 |
| ·找出符合颜色的区域并二值化 | 第57-58页 |
| ·对目标图像作闭合、开启运算 | 第58-59页 |
| ·标记连通域 | 第59-61页 |
| ·车牌标识、粗定位 | 第61页 |
| ·车牌精定位 | 第61页 |
| ·实验及结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第63页 |
| ·应进一步研究的问题 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |
