| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容与章节安排 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 2 视频图像处理相关技术 | 第13-19页 |
| ·图像灰度化 | 第13-14页 |
| ·图像噪声处理 | 第14-16页 |
| ·均值滤波去噪 | 第15页 |
| ·中值滤波去噪 | 第15-16页 |
| ·图像二值化处理 | 第16-17页 |
| ·数学形态学处理 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 交通视频中的运动车辆检测 | 第19-39页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·帧间差分算法 | 第20-21页 |
| ·VIBE算法 | 第21-23页 |
| ·背景差分算法 | 第23-38页 |
| ·背景差分算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·基于背景差分算法的背景更新方法 | 第24-32页 |
| ·基于固定窗口背景更新的背景差分方法 | 第32-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 运动车辆区域内的阴影消除 | 第39-53页 |
| ·阴影的形成和基本特征 | 第39-40页 |
| ·阴影的形成 | 第39-40页 |
| ·阴影的基本特征 | 第40页 |
| ·阴影消除算法概述 | 第40-43页 |
| ·基于纹理特征的阴影消除 | 第40-41页 |
| ·基于边缘特征的阴影消除 | 第41页 |
| ·基于颜色特征的阴影消除 | 第41-43页 |
| ·本文提出的车辆阴影消除算法 | 第43-52页 |
| ·算法的基本思想 | 第43-44页 |
| ·改进目标标记算法 | 第44-46页 |
| ·OSTU双阈值灰度增强算法 | 第46-47页 |
| ·改进目标标记和OSTU双阈值图像增强相结合车辆阴影消除新算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 检测出的运动车辆跟踪 | 第53-61页 |
| ·目标跟踪算法概述 | 第53-54页 |
| ·基于目标质心特征提取的车辆跟踪 | 第54-59页 |
| ·车辆遮挡的分类 | 第55页 |
| ·基于链码差的车辆分离 | 第55-57页 |
| ·基于目标质心特征提取的车辆跟踪 | 第57-59页 |
| ·车速估计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |