基于视频检测技术的道路交通参数监测系统
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 图像处理相关算法介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 数字图像简介 | 第16页 |
| 2.2 图像表色系 | 第16-19页 |
| 2.3 图像预处理技术 | 第19-29页 |
| 2.3.1 灰度变换 | 第20-21页 |
| 2.3.2 滤波去噪 | 第21-23页 |
| 2.3.3 二值化 | 第23-26页 |
| 2.3.4 边缘检测 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 视频图像去雾算法研究 | 第30-45页 |
| 3.1 图像去雾算法概述 | 第30-31页 |
| 3.2 雾霾图像成像模型 | 第31-32页 |
| 3.3 暗原色先验规律 | 第32-34页 |
| 3.4 改进的基于导向滤波的图像去雾算法 | 第34-37页 |
| 3.4.1 提取大气光常数 | 第35页 |
| 3.4.2 估计透射率 | 第35-36页 |
| 3.4.3 校正透射率 | 第36-37页 |
| 3.4.4 复原无雾图像 | 第37页 |
| 3.5 去雾实验结果与分析 | 第37-44页 |
| 3.5.1 图像去雾实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.5.2 视频去雾实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 运动目标检测算法研究 | 第45-55页 |
| 4.1 运动目标检测方法概述 | 第45-48页 |
| 4.2 常用背景提取方法概述 | 第48-50页 |
| 4.3 基于像素自适应分割的运动目标检测算法 | 第50-52页 |
| 4.3.1 背景模型建立 | 第51页 |
| 4.3.2 前景目标检测 | 第51页 |
| 4.3.3 背景模型更新 | 第51-52页 |
| 4.3.4 前景目标后处理 | 第52页 |
| 4.4 目标检测实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 道路交通参数提取方法 | 第55-61页 |
| 5.1 路面参数提取 | 第55-57页 |
| 5.1.1 车流量参数提取 | 第55-56页 |
| 5.1.2 道路占有率参数提取 | 第56-57页 |
| 5.2 车辆参数提取 | 第57-60页 |
| 5.2.1 车速参数提取 | 第57-58页 |
| 5.2.2 车型参数提取 | 第58-59页 |
| 5.2.3 车身颜色参数提取 | 第59页 |
| 5.2.4 车牌参数提取 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 监测系统设计与实现 | 第61-68页 |
| 6.1 系统设计 | 第61-65页 |
| 6.1.1 视频图像采集模块 | 第61-62页 |
| 6.1.2 视频图像去雾模块 | 第62页 |
| 6.1.3 运动车辆检测模块 | 第62页 |
| 6.1.4 交通参数提取模块 | 第62-64页 |
| 6.1.5 交通参数存储模块 | 第64-65页 |
| 6.2 监测系统实现 | 第65-67页 |
| 6.2.1 系统界面介绍 | 第65页 |
| 6.2.2 系统菜单介绍 | 第65-67页 |
| 6.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68页 |
| 7.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简历 | 第74页 |
