基于视频的车辆检测与车牌定位算法研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·智能交通系统概述 | 第13-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第14-17页 |
| ·选题背景 | 第14页 |
| ·车辆监测系统介绍 | 第14-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-19页 |
| ·数字图像处理 | 第17-18页 |
| ·图像压缩编码 | 第18页 |
| ·运动车辆检测 | 第18-19页 |
| ·车牌定位算法 | 第19页 |
| ·课题主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·待解决的问题 | 第19-20页 |
| ·论文工作安排 | 第20-21页 |
| 第二章 车辆视频图像压缩编码 | 第21-39页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·车辆监测图像压缩编码总体方案 | 第22-23页 |
| ·基于提升9/7小波变换的帧内编码 | 第23-32页 |
| ·图像的小波变换分解 | 第23-26页 |
| ·小波零树的概念 | 第26页 |
| ·SPIHT算法的基本原理 | 第26-29页 |
| ·基于提升9/7小波的SPIHT算法研究 | 第29-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·车辆监测图像序列压缩编码 | 第32-38页 |
| ·车辆目标运动矢量分析 | 第32-34页 |
| ·图像序列编码方案 | 第34-35页 |
| ·图像序列编码基本步骤 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于视频的运动车辆检测算法研究 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·车辆视频检测原理 | 第39-40页 |
| ·常用运动目标视频检测算法 | 第40-47页 |
| ·光流法 | 第40-42页 |
| ·帧差法 | 第42-44页 |
| ·背景差法 | 第44-47页 |
| ·基于帧差法与背景差法融合的车辆检测算法 | 第47-52页 |
| ·基于帧差法与背景差法融合的车辆目标检测原理 | 第47-49页 |
| ·算法基本步骤 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·阴影消除算法研究 | 第52-56页 |
| ·图像阴影区域特征分析 | 第52-53页 |
| ·基于颜色分析与边缘检测的阴影消除算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 车牌定位算法研究 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·基于字符拓扑结构的车牌粗定位算法 | 第58-64页 |
| ·车牌粗定位算法基本原理 | 第58-59页 |
| ·图像预处理 | 第59-61页 |
| ·字符拓扑结构分析 | 第61-62页 |
| ·形态学处理 | 第62-63页 |
| ·候选车牌区域提取 | 第63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·基于投影分析的车牌精确定位算法 | 第64-69页 |
| ·图像对比度增强 | 第65页 |
| ·车牌区域二值化 | 第65-66页 |
| ·车牌水平边缘提取 | 第66-67页 |
| ·车牌垂直边缘提取 | 第67-68页 |
| ·实验结果分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第80页 |
