基于视频的车辆检测和车型识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·车型检测技术研究历史及现状 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·现有的几种识别车型的方法 | 第10-11页 |
| ·角点检测研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文工作及内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 视频的获取和预处理 | 第15-23页 |
| ·数据获取 | 第15页 |
| ·视频图象预处理 | 第15-17页 |
| ·噪声滤波 | 第15-16页 |
| ·图象增强 | 第16页 |
| ·图像恢复 | 第16-17页 |
| ·图象去噪试验 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 目标车辆的分离 | 第23-33页 |
| ·车辆视频检测技术介绍 | 第23-24页 |
| ·基于帧间差分法的检测与分割 | 第23页 |
| ·基于背景差分法的检测与分割 | 第23-24页 |
| ·基于光流场理论的检测与分割 | 第24页 |
| ·用背景差分法分离目标车辆 | 第24-28页 |
| ·视频背景的提取 | 第24-25页 |
| ·Otsu's 阈值提取运动目标 | 第25-26页 |
| ·三类车型分离实例 | 第26-28页 |
| ·分离图像的后处理 | 第28-32页 |
| ·图象后处理的方法 | 第28-29页 |
| ·数学形态学滤波 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 目标车辆的特征角点提取 | 第33-43页 |
| ·角点检测的步骤 | 第33-34页 |
| ·HARRIS 算子的介绍 | 第34-38页 |
| ·Harris 算子模型的数学表达式 | 第34-36页 |
| ·Harris 算子的角点判定方法 | 第36-38页 |
| ·Harris 算子算法总结 | 第38页 |
| ·车辆图象的角点检测 | 第38-42页 |
| ·目标车辆灰度化 | 第38-39页 |
| ·目标车辆角点提取 | 第39-42页 |
| ·车辆角点的处理 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 目标车型的判定 | 第43-50页 |
| ·HAUSDORFF 距离的定义 | 第43-45页 |
| ·车辆车型的匹配 | 第45-46页 |
| ·系统界面 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·研究结论 | 第50-51页 |
| ·角点检测的优点 | 第50页 |
| ·存在问题 | 第50-51页 |
| ·后续工作及发展方向 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| C#程序部分源代码 | 第55-74页 |
| 1. 视频处理部分 | 第55-58页 |
| 2. 图像处理部分 | 第58-74页 |
| 个人简历，在读期间发表论文 | 第74页 |
