| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景 | 第8-13页 |
| ·智能交通(ITS)的发展 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统的组成 | 第9-10页 |
| ·信息采集中的基于运动目标跟踪的车流量统计 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测与跟踪统计 | 第13-14页 |
| ·运动目标的检测 | 第13-14页 |
| ·运动目标的跟踪及车流量统计 | 第14页 |
| ·本文目标及章节安排 | 第14-16页 |
| ·本文要完成的目标 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像预处理 | 第16-24页 |
| ·图像滤波 | 第16-18页 |
| ·噪声分析 | 第16-17页 |
| ·滤波器设计与滤波结果 | 第17-18页 |
| ·边缘检测 | 第18-20页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第24-39页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第24-26页 |
| ·背景建模 | 第26-30页 |
| ·常用背景建模方法 | 第26-27页 |
| ·基于灰度统计分类的背景获取 | 第27-30页 |
| ·背景更新 | 第30页 |
| ·阈值分割 | 第30-33页 |
| ·最大间类方差法 | 第30-31页 |
| ·双阈值分割 | 第31-33页 |
| ·阴影检测 | 第33-38页 |
| ·阴影消除方法概述 | 第33-35页 |
| ·本文阴影消除算法 | 第35-36页 |
| ·算法实现与结果 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 运动目标跟踪算法研究 | 第39-51页 |
| ·运动目标跟踪方法概述 | 第39-40页 |
| ·基于均值漂移(Mean Shift)算法的跟踪原理 | 第40-44页 |
| ·MeanShift算法概述 | 第41-42页 |
| ·Mean Shift算法实现 | 第42-44页 |
| ·基于Hausdorff距离匹配的跟踪原理 | 第44-48页 |
| ·基本Hausdorff距离算法 | 第44-45页 |
| ·部分HD距离算法 | 第45-46页 |
| ·平均HD距离算法 | 第46页 |
| ·LTS-HD距离算法 | 第46-48页 |
| ·基于多分辨率分层的Hausdorff距离跟踪 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 多目标跟踪与车流量统计 | 第51-63页 |
| ·运动目标位置预测 | 第51-53页 |
| ·Kalman滤波原理 | 第51-52页 |
| ·目标预测算法 | 第52-53页 |
| ·多运动目标跟踪算法实现 | 第53-57页 |
| ·车流量统计 | 第57-62页 |
| ·车流量统计方法概述 | 第57-59页 |
| ·基于运动目标的车流量统计方法 | 第59-60页 |
| ·结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第71页 |