| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 智能交通系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目标检测跟踪技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第12-15页 |
| 第二章 交通视频的图像处理方法 | 第15-25页 |
| 2.1 交通视频预处理 | 第15-20页 |
| 2.1.1 图像滤波处理 | 第15-18页 |
| 2.1.2 膨胀和腐蚀 | 第18-20页 |
| 2.2 车辆特征提取 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于颜色特征的目标提取 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于边缘特征的目标提取 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 车辆检测算法与仿真 | 第25-39页 |
| 3.1 经典目标检测算法 | 第25-29页 |
| 3.2 基于背景建模的车辆检测方法 | 第29-33页 |
| 3.3 背景建模算法仿真实验 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于图像块填充的ViBe检测算法 | 第39-49页 |
| 4.1 基于图像块填充的背景填充算法 | 第39-40页 |
| 4.2 基于图像块填充的ViBe改进算法 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 4.3.1 基于图像块填充的背景修复实验效果 | 第41-43页 |
| 4.3.2 基于图像块填充的ViBe检测算法实验结果 | 第43-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法 | 第49-59页 |
| 5.1 粒子滤波算法 | 第49-51页 |
| 5.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法 | 第51-54页 |
| 5.2.1 算法简介 | 第51-52页 |
| 5.2.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法流程 | 第52-54页 |
| 5.3 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法实验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.4 车辆跟踪仿真系统 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |