基于红外CCD的夜间前方车辆识别
| 提要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·前方车辆识别技术的研究现状 | 第10-14页 |
| ·前方车辆识别国外研究及应用现状 | 第12-13页 |
| ·前方车辆识别国内研究及应用现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14-16页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 红外图像预处理 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·近红外相机成像原理和红外图像特点 | 第16-17页 |
| ·红外图像预处理 | 第17-24页 |
| ·图像增强原理 | 第17-18页 |
| ·图像平滑增强 | 第18-21页 |
| ·均值滤波 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-21页 |
| ·空域变换增强 | 第21-24页 |
| ·线性灰度增强 | 第21-22页 |
| ·直方图均衡 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于尾灯和车牌特征的前方车辆识别 | 第25-45页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·红外图像分割 | 第26-31页 |
| ·基于矩不变理论的图像分割法 | 第26-28页 |
| ·基于模糊理论的图像分割方法 | 第28-31页 |
| ·二值图像处理 | 第31-34页 |
| ·形态学运算 | 第31-33页 |
| ·二值图像目标标记 | 第33-34页 |
| ·基于车牌和尾灯特征的前方车辆检测 | 第34-42页 |
| ·前方车辆识别感兴趣区域确定 | 第34-36页 |
| ·目标特征提取 | 第36-42页 |
| ·车牌特征提取 | 第38-39页 |
| ·目标圆形度特征提取 | 第39-40页 |
| ·目标区域对称性特征提取 | 第40-42页 |
| ·前方车辆定位 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第4章 基于边缘特征的前方车辆识别 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·红外图像边缘检测 | 第45-48页 |
| ·边缘阈值分割 | 第48-50页 |
| ·基于边缘特征的前方车辆初步识别 | 第50-56页 |
| ·基于垂直边缘的对称性特征提取 | 第51-52页 |
| ·车辆识别区域宽度确定 | 第52-53页 |
| ·车辆识别区域高度确定 | 第53-56页 |
| ·车辆上边缘确定 | 第53-54页 |
| ·车辆下边缘确定 | 第54-56页 |
| ·前方车辆的最终识别与定位 | 第56-57页 |
| ·初步确定的车辆区域灰度对称性特征 | 第56-57页 |
| ·初步确定的车辆区域形状特征即高宽比特征 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 夜间前方车辆识别算法试验验证 | 第59-65页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·图像采集系统简介 | 第59-62页 |
| ·UM-301 相机性能介绍 | 第60-61页 |
| ·Matrox Meteor II 视频采集卡 | 第61-62页 |
| ·夜间前方车辆识别算法 | 第62-63页 |
| ·试验 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 全文总结 | 第65-67页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第65页 |
| ·论文存在的不足 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 摘要 | 第72-74页 |
| ABSTRACT | 第74-76页 |
| 导师及作者简介 | 第76页 |
