| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 数字图像处理技术 | 第15-25页 |
| ·图像灰度化 | 第15页 |
| ·基于图像灰度的二值化 | 第15-16页 |
| ·图像平滑 | 第16-18页 |
| ·邻域平均法 | 第16-17页 |
| ·中值滤波法 | 第17页 |
| ·低通滤波技术 | 第17-18页 |
| ·图像增强 | 第18-21页 |
| ·灰度变换法 | 第18-20页 |
| ·直方图法均衡化 | 第20-21页 |
| ·图像的颜色模式 | 第21-24页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第21-22页 |
| ·YUV 颜色模型 | 第22页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第22-24页 |
| ·CMYK 颜色模型 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 运动目标检测理论 | 第25-41页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第25-27页 |
| ·基于光流场分析的算法 | 第25-26页 |
| ·基于模型的检测算法 | 第26页 |
| ·基于主动轮廓的方法 | 第26页 |
| ·基于图像差分的检测算法 | 第26-27页 |
| ·基于差分的运动目标检测算法 | 第27-32页 |
| ·两帧差法 | 第27-28页 |
| ·三帧差法 | 第28-29页 |
| ·背景差分法 | 第29-31页 |
| ·基于背景差分法和改进的两帧差法的运动目标检测算法 | 第31-32页 |
| ·常用的背景提取方法 | 第32-38页 |
| ·背景生成 | 第32-34页 |
| ·本文背景生成的方法 | 第34-38页 |
| ·背景更新方法 | 第38-40页 |
| ·基于 Kalman 滤波器的背景更新 | 第38-39页 |
| ·基于统计学的背景更新 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 阴影检测算法 | 第41-51页 |
| ·阴影的概念 | 第41-42页 |
| ·光照模型 | 第42-43页 |
| ·常见的阴影检测算法介绍 | 第43-48页 |
| ·基于色彩特征不变量的阴影检测 | 第44-45页 |
| ·基于 HSV 空间的阴影检测 | 第45页 |
| ·基于归一化互相关函数的阴影检测法 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·图像去噪和填充 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于虚拟检测器的车流量检测 | 第51-58页 |
| ·系统整体框架 | 第51-53页 |
| ·具体算法描述 | 第53-56页 |
| ·虚拟检测器的设置 | 第53-54页 |
| ·车流量计数算法 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第64页 |