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视频中粘连车辆的分割与跟踪技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题的研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·国外研究现状第11页
     ·国内研究现状第11-12页
   ·本文主要研究的内容与各章节安排第12-14页
第2章 运动车辆检测算法第14-24页
   ·车道区域的提取第14-15页
   ·坐标系的转换第15-17页
     ·坐标轴的旋转第15-16页
     ·几何校正第16-17页
   ·基于高斯模型的背景差分第17-20页
     ·基于高斯模型的背景重构第17-18页
     ·基于背景差分的前景车辆提取第18-19页
     ·背景自适应更新第19-20页
   ·图像滤波第20-22页
     ·灰度图像的中值滤波第20-21页
     ·二值图像的中值滤波第21-22页
   ·形态学后处理第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 基于骨架及凹点的粘连车辆分割第24-35页
   ·分割粘连车辆方法概述第24-25页
   ·骨架的提取第25-27页
   ·粘连车辆的检测第27-29页
   ·分割粘连车辆第29-32页
     ·基于骨架结点求解分割点第30-31页
     ·基于凹点求解分割线第31-32页
   ·实验结果与分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 稳定特征点的提取第35-46页
   ·角点的检测第35-37页
     ·局部结构矩阵第35-36页
     ·角点的确定第36-37页
   ·铅垂线投影假设第37-39页
   ·稳定特征点的选取第39-43页
     ·稳定特征点的高度特征第39-41页
     ·稳定特征点的斜率特征第41-42页
     ·稳定特征点的确定第42-43页
   ·实验结果与分析第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第5章 基于稳定特征点的粘连车辆跟踪第46-56页
   ·特征点的匹配第46-49页
     ·特征点匹配的相似性度量方法第46-47页
     ·基于灰度特征的互相关匹配算法第47-49页
     ·基于几何特征去除错误匹配点第49页
   ·卡尔曼预测第49-51页
     ·卡尔曼滤波器原理第49-50页
     ·算法的实现第50-51页
   ·结合卡尔曼滤波器的特征点匹配跟踪算法第51-52页
   ·实验结果与分析第52-55页
   ·本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-61页
攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果第61-62页
致谢第62页

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