摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-14页 |
第一章 绪论 | 第14-20页 |
·研究背景 | 第14-15页 |
·车辆跟踪技术研究的目的及意义 | 第15-16页 |
·国内外研究现状 | 第16-17页 |
·国外研究现状 | 第16页 |
·国内研究现状 | 第16-17页 |
·课题研究内容 | 第17-19页 |
·论文总体方案及应用环境 | 第17-18页 |
·论文研究内容 | 第18页 |
·论文关键技术 | 第18-19页 |
·课题组织结构 | 第19-20页 |
第二章 视频图像跟踪预备知识 | 第20-32页 |
·边缘检测 | 第20-23页 |
·Roberts 算子检测法 | 第20-21页 |
·Prewitt 算子检测法 | 第21页 |
·Sobel 算子检测法 | 第21页 |
·Laplacian 算子检测法 | 第21-22页 |
·Canny 算子检测法 | 第22页 |
·实验结果与分析 | 第22-23页 |
·二值化处理 | 第23-28页 |
·迭代法 | 第23-24页 |
·最大类间方差法 | 第24-25页 |
·灰度拉伸大津法 | 第25页 |
·最大熵法 | 第25-26页 |
·本章改进的二值化法 | 第26页 |
·实验结果与分析 | 第26-28页 |
·噪声去除 | 第28-30页 |
·中值滤波法 | 第28页 |
·连通域面积法 | 第28-29页 |
·形态学滤波法 | 第29-30页 |
·图像识别 | 第30-31页 |
·特征提取和选择 | 第30页 |
·目标描述 | 第30-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第三章 运动车辆检测 | 第32-45页 |
·运动目标检测法的总结 | 第32-35页 |
·背景差分法 | 第32-34页 |
·帧间差分法 | 第34页 |
·光流法 | 第34页 |
·混合法 | 第34-35页 |
·自适应混合高斯背景模型的运动车辆检测法 | 第35-39页 |
·背景重建 | 第35-38页 |
·混合高斯背景模型初始化 | 第36-37页 |
·混合高斯背景模型参数更新 | 第37-38页 |
·背景确定 | 第38页 |
·运动车辆检测 | 第38-39页 |
·噪声点去除 | 第39页 |
·实验结果与分析 | 第39-44页 |
·背景提取实验结果 | 第39-41页 |
·车辆检测实验结果 | 第41-44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第四章 运动车辆阴影检测与去除 | 第45-54页 |
·运动阴影检测法的总结 | 第45-46页 |
·基于阴影模型的方法总结 | 第45-46页 |
·基于阴影属性的方法总结 | 第46页 |
·基于光度特性和多梯度分析的运动阴影去除法 | 第46-50页 |
·结合光度特性和连接成分分析法检测候选阴影区域 | 第47-48页 |
·梯度差分去除阴影 | 第48-49页 |
·连接成分分析 | 第49-50页 |
·阴影边界去除 | 第50页 |
·实验结果与定量评估结果 | 第50-53页 |
·实验结果分析 | 第50-52页 |
·实验结果评估 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第五章 运动车辆跟踪 | 第54-66页 |
·运动目标跟踪法的总结 | 第54-55页 |
·基于模型的跟踪 | 第54页 |
·基于区域的跟踪 | 第54-55页 |
·基于活动轮廓的跟踪 | 第55页 |
·基于特征的跟踪 | 第55页 |
·基于GM(1,1)预测模型和均值漂移的运动车辆跟踪法 | 第55-64页 |
·遮挡检测 | 第56-57页 |
·非遮挡下的运动车辆跟踪 | 第57-58页 |
·遮挡下的运动车辆跟踪 | 第58-64页 |
·GM(1,1)预测模型原理 | 第58-59页 |
·基于GM(1,1)预测模型的车辆重心位置预测 | 第59-60页 |
·基于GM(1,1)预测模型的车辆重心位置预测结果 | 第60页 |
·基于均值漂移法的跟踪原理 | 第60-62页 |
·均值漂移法中目标初始位置的改进 | 第62页 |
·均值漂移法中颜色模型的改进 | 第62页 |
·均值漂移法中权值的改进 | 第62-63页 |
·结合GM(1,1)预测模型和均值漂移的车辆跟踪法 | 第63-64页 |
·实验结果与分析 | 第64-65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
第六章 论文总结与展望 | 第66-68页 |
·论文总结 | 第66-67页 |
·论文展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
发表的论文及参与完成的科研项目 | 第74页 |