基于视频的车辆检测与跟踪技术研究
| 独创声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘 要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及存在问题 | 第10-12页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 运动车辆的检测方法研究 | 第14-31页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·运动车辆特征的确定方法 | 第14-21页 |
| ·常用颜色模型介绍 | 第14-18页 |
| ·运动车辆检测的主要方法 | 第18-20页 |
| ·差分法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·颜色差值模型的确定 | 第20-21页 |
| ·图像的预处理方法 | 第21-24页 |
| ·图像的平滑滤波方法 | 第21-23页 |
| ·频域上的滤波处理 | 第22页 |
| ·实域上的滤波处理 | 第22-23页 |
| ·图像的增强方法 | 第23-24页 |
| ·灰度变换法 | 第23-24页 |
| ·直方图均匀化 | 第24页 |
| ·运动目标图像的分割方法 | 第24-26页 |
| ·基于直方图的自适应聚类分割算法 | 第25-26页 |
| ·自适应聚类分割算法结果分析 | 第26页 |
| ·基于形态学的图像后处理 | 第26-29页 |
| ·数学形态学的基本思想 | 第27页 |
| ·数学形态学方法 | 第27-28页 |
| ·数学形态学后处理结果分析 | 第28-29页 |
| ·背景模型的更新 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 运动车辆影子去除方法研究 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·阴影区域的确定 | 第31-38页 |
| ·阴影概念及特点 | 第31-32页 |
| ·运动车辆模板的确定 | 第32-33页 |
| ·运动车辆阴影检测 | 第33-38页 |
| ·边缘检测算子 | 第33-35页 |
| ·阴影部分颜色特点 | 第35-36页 |
| ·阴影检测去除 | 第36-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 运动车辆的跟踪 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第40-43页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪模型 | 第43-50页 |
| ·目标质心确定 | 第44-45页 |
| ·运动估计模型 | 第45-47页 |
| ·目标匹配 | 第47-49页 |
| ·更新模型 | 第49页 |
| ·跟踪区域设定 | 第49-50页 |
| ·算法实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 结论与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第59页 |
