| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-13页 |
| ·选题的依据与研究的意义 | 第7-8页 |
| ·选题的依据 | 第7页 |
| ·研究的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第10-11页 |
| ·运动目标跟踪研究现状 | 第11页 |
| ·研究的主要内容与论文结构安排 | 第11-13页 |
| ·研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 图像预处理 | 第13-16页 |
| ·彩色图像的灰度变换 | 第13页 |
| ·图像噪声处理 | 第13-16页 |
| ·均值滤波 | 第14页 |
| ·高斯滤波 | 第14-16页 |
| 第3章 运动车辆检测 | 第16-61页 |
| ·背景建模 | 第16-30页 |
| ·时间平均法 | 第17-18页 |
| ·像素估计法 | 第18-19页 |
| ·surendra背景更新算法 | 第19-22页 |
| ·混合高斯模型法(Gaussian Mixture Model,GMM) | 第22-30页 |
| ·基于固定分布数K的混合高斯分布模型背景建模 | 第22-24页 |
| ·基于自适应分布数K的混合高斯分布模型背景建模 | 第24-27页 |
| ·基于改进的固定分布数K混合高斯分布模型背景建模 | 第27-30页 |
| ·光流法 | 第30页 |
| ·边缘检测法 | 第30-31页 |
| ·背景差法 | 第31-35页 |
| ·相邻帧差法 | 第35-39页 |
| ·传统的相邻帧差法 | 第35-37页 |
| ·改进的相邻帧差法 | 第37-39页 |
| ·阴影去除 | 第39-47页 |
| ·基于RGB空间的阴影检测 | 第41-42页 |
| ·基于HSI空间的阴影检测 | 第42-43页 |
| ·灰度空间阴影检测 | 第43-47页 |
| ·传统的灰度空间阴影检测算法 | 第44-45页 |
| ·改进的灰度空间阴影检测算法 | 第45-47页 |
| ·图像的腐蚀与膨胀 | 第47-54页 |
| ·腐蚀运算 | 第48-49页 |
| ·膨胀运算 | 第49-51页 |
| ·图像开运算与闭运算 | 第51-54页 |
| ·运动车辆分割识别 | 第54-60页 |
| ·图像分割算法的分类 | 第54-56页 |
| ·与图像识别特征相结合的分割方法 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 运动车辆跟踪 | 第61-70页 |
| ·运动目标分类 | 第61-63页 |
| ·运动车辆跟踪 | 第63-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-71页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |