基于视频的车流量检测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的应用背景及意义 | 第8-10页 |
| ·智能交通系统(ITS)产生的背景 | 第8-9页 |
| ·视频检测在ITS中的应用和研究意义 | 第9-10页 |
| ·视频车辆检测系统的国内外发展状况 | 第10页 |
| ·车辆视频检测算法概述 | 第10-13页 |
| ·论文的主要工作以及内容安排 | 第13-15页 |
| 2 车辆视频检测中的相关图像处理技术 | 第15-29页 |
| ·图像数字化 | 第15-16页 |
| ·图像灰度化 | 第16页 |
| ·图像平滑 | 第16-20页 |
| ·消噪声掩模法 | 第17页 |
| ·邻域平均法 | 第17-18页 |
| ·多图像平均法 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·高斯低通滤波 | 第20页 |
| ·图像的增强 | 第20-24页 |
| ·灰度变换法 | 第21-22页 |
| ·直方图法 | 第22-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第23-24页 |
| ·图像锐化 | 第24-25页 |
| ·数字图像的色彩模式 | 第25-28页 |
| ·RGB模型 | 第25-26页 |
| ·HSI模型 | 第26-27页 |
| ·CMYK模型 | 第27页 |
| ·YUV模型 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3. 车辆目标的检测与提取 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·车辆目标检测算法概述 | 第29-30页 |
| ·立体视觉分析法 | 第29-30页 |
| ·基于光流场分析的算法 | 第30页 |
| ·基于模型的检测算法 | 第30页 |
| ·基于图像差分的检测算法 | 第30页 |
| ·基于差分图像的车辆检测方法 | 第30-33页 |
| ·差分图像 | 第31页 |
| ·背景差分 | 第31页 |
| ·相邻帧差法 | 第31-32页 |
| ·三帧序列图像差分法 | 第32-33页 |
| ·背景更新算法 | 第33-41页 |
| ·背景生成 | 第34-35页 |
| ·自适应背景更新 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 阴影的检测 | 第42-50页 |
| ·运动阴影对交通视频检测的影响 | 第42页 |
| ·阴影模型 | 第42-44页 |
| ·阴影检测算法简介 | 第44-46页 |
| ·YUV颜色空间下的阴影检测 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于虚拟检测线的车流量检测 | 第50-57页 |
| ·基本思想 | 第50-52页 |
| ·检测线的设置 | 第52-55页 |
| ·设计思路 | 第52页 |
| ·检测线的分布方式 | 第52-54页 |
| ·具体算法描述 | 第54-55页 |
| ·软件实现 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
