车辆阴影检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·智能交通系统 | 第9-10页 |
| ·视频监控系统 | 第10-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12页 |
| ·车辆阴影检测算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第13-14页 |
| 2 理论基础 | 第14-23页 |
| ·图像分割 | 第14-18页 |
| ·边缘检测 | 第14-16页 |
| ·阈值法分割原理 | 第16-18页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第18页 |
| ·形态学图像处理 | 第18-19页 |
| ·膨胀 | 第18页 |
| ·腐蚀 | 第18-19页 |
| ·开闭运算 | 第19页 |
| ·颜色模型 | 第19-23页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第19-20页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第20-21页 |
| ·归一化 rgb 颜色模型 | 第21-22页 |
| ·C1C2C3 颜色模型 | 第22-23页 |
| 3 阴影的特性及阴影检测算法介绍 | 第23-31页 |
| ·阴影的特性 | 第23-25页 |
| ·阴影的概念 | 第23页 |
| ·阴影的特点 | 第23-24页 |
| ·阴影的光谱性质 | 第24-25页 |
| ·阴影检测算法介绍 | 第25-31页 |
| ·基于 C1C2C3 变换的阴影检测 | 第25页 |
| ·基于边缘检测的阴影检测 | 第25-27页 |
| ·基于纹理分析的阴影检测 | 第27-28页 |
| ·基于三色衰减模型的阴影检测 | 第28-31页 |
| 4 基于多源信息的车辆阴影检测算法 | 第31-39页 |
| ·前景提取 | 第31-32页 |
| ·基于边缘信息的阴影检测 | 第32-33页 |
| ·基于 HSV 颜色空间的阴影检测 | 第33-34页 |
| ·基于光学不变性的阴影检测 | 第34页 |
| ·基于多源信息的阴影检测 | 第34-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 5 结论 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
