基于视频图像的车辆阴影检测方法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 0 前言 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景及关键技术发展状况 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10-12页 |
| 2 图像预处理 | 第12-25页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·运动目标检测 | 第12-16页 |
| ·光流法 | 第13页 |
| ·连续帧间差分法 | 第13-15页 |
| ·背景差分法 | 第15-16页 |
| ·背景更新方法 | 第16-19页 |
| ·统计学背景模型 | 第16-18页 |
| ·背景的混合高斯模型 | 第18-19页 |
| ·基于移动区域的快速自适应背景更新方法 | 第19-23页 |
| ·基于高斯模型的自适应阈值确定 | 第20-21页 |
| ·背景提取 | 第21页 |
| ·求取移动区域 | 第21-22页 |
| ·自适应背景模型的确定与更新 | 第22-23页 |
| ·基于标签法的快速去噪处理 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 阴影检测算法研究 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·阴影的物理属性 | 第25-27页 |
| ·常用颜色模型介绍 | 第27-32页 |
| ·阴影检测算法 | 第32-41页 |
| ·基于三维建模的阴影检测方法 | 第33页 |
| ·基于二维物体－阴影模型的阴影检测算法 | 第33-37页 |
| ·基于边缘检测的阴影消除方法 | 第37-38页 |
| ·基于光源和背景假设的阴影检测法 | 第38页 |
| ·颜色空间分布概率密度统计的方法 | 第38-39页 |
| ·基于色彩特征不变量的阴影抑制 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于移动区域的快速粗模型阴影检测算法 | 第42-52页 |
| ·基于HSV 颜色空间的阴影检测方法 | 第42-45页 |
| ·算法流程图 | 第45页 |
| ·阴影粗模型的建立及粗略区域的获取 | 第45-47页 |
| ·阴影检测及去除 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 个人论文发表情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
