城区复杂背景条件下的车辆检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·车辆检测技术的研究现状 | 第11-15页 |
| ·采用单目视觉方法对前方车辆进行检测和跟踪 | 第12页 |
| ·基于彩色图像的检测前方车辆的方法 | 第12-13页 |
| ·采用立体视觉的前方车辆检测与定位 | 第13-14页 |
| ·基于非视觉传感器的检测和定位车辆的方法 | 第14页 |
| ·视觉与其他传感器融合的方法 | 第14-15页 |
| ·研究重点与难点 | 第15-16页 |
| ·研究总体思路 | 第16-19页 |
| 2 车辆检测技术的相关理论知识 | 第19-29页 |
| ·车辆后视特征分析 | 第19-22页 |
| ·底部阴影特征 | 第19页 |
| ·对称性特征 | 第19-20页 |
| ·纹理特征 | 第20页 |
| ·水平或垂直边缘特征 | 第20-21页 |
| ·色彩特征 | 第21页 |
| ·外形特征 | 第21-22页 |
| ·运动特征 | 第22页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第22-29页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第23-24页 |
| ·小波多分辨率分析 | 第24-25页 |
| ·基于小波变换模极大值检测理论 | 第25-29页 |
| 3 视频图像预处理 | 第29-38页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第29页 |
| ·图像的色彩理论 | 第29页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第29页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第29-30页 |
| ·图像的平滑去噪 | 第30-32页 |
| ·均值滤波 | 第30-31页 |
| ·中值滤波 | 第31页 |
| ·数字形态学滤波 | 第31-32页 |
| ·图像的边缘检测 | 第32-35页 |
| ·Roberts 边缘算子 | 第33页 |
| ·Sobel 边缘算子和Prewitt 边缘算子 | 第33-34页 |
| ·Laplacian 边缘算子 | 第34-35页 |
| ·求取全局轮廓图像 | 第35-38页 |
| 4 城区车辆检测算法研究 | 第38-54页 |
| ·基于轮廓对称性的对称轴映射 | 第39-44页 |
| ·小波变换检测车辆对称轴 | 第44-48页 |
| ·多特征融合检测车辆外接矩形 | 第48-51页 |
| ·车辆左右边界的检测 | 第49-50页 |
| ·车辆下边界的检测 | 第50页 |
| ·车辆上边界的检测 | 第50-51页 |
| ·候选区域的车辆验证 | 第51-54页 |
| ·基于局部信息熵的假设验证 | 第51-52页 |
| ·基于局部灰度对称性测度的假设验证 | 第52-53页 |
| ·对验证后的车辆位置进行滤波 | 第53-54页 |
| 5 实验结果分析 | 第54-59页 |
| ·实验验证 | 第54-56页 |
| ·结果分析 | 第56-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
