无线传感器网络中基于图像的运动车辆识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第13页 |
| ·无线传感器网络的组成及特点 | 第13-15页 |
| ·基于图像的运动目标识别技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 运动车辆的检测 | 第19-34页 |
| ·差分法 | 第19-22页 |
| ·背景差分法 | 第19-20页 |
| ·三帧差分法 | 第20页 |
| ·基于 Canny 算子的边缘差分法 | 第20-22页 |
| ·自适应阈值分割 | 第22-24页 |
| ·Ostu 阈值 | 第22-23页 |
| ·最大熵阈值 | 第23-24页 |
| ·迭代法阈值 | 第24页 |
| ·形态学处理 | 第24-26页 |
| ·连通性分析 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-33页 |
| ·差分算法的仿真与结果分析 | 第27-30页 |
| ·阈值分割算法的仿真与结果分析 | 第30-31页 |
| ·形态学处理算法的仿真与结果分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 局部不变性特征点的检测与匹配 | 第34-56页 |
| ·SIFT 算法 | 第34-38页 |
| ·高斯尺度空间的建立 | 第34-36页 |
| ·极值点的检测 | 第36-37页 |
| ·特征点描述子 | 第37-38页 |
| ·SURF 算法 | 第38-43页 |
| ·积分图像 | 第38-39页 |
| ·快速 Hessian 检测 | 第39-41页 |
| ·尺度空间表示 | 第41-43页 |
| ·ASIFT 算法 | 第43-45页 |
| ·ASIFT 算法的基本概念 | 第43-44页 |
| ·ASIFT 算法的主要步骤 | 第44-45页 |
| ·S-ASIFT 算法 | 第45页 |
| ·特征点的匹配与错误校正 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-54页 |
| ·旋转及尺度变化条件下的匹配性能分析 | 第46-48页 |
| ·视角变化条件下的匹配性能分析 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第56-74页 |
| ·OMAP-L138 芯片介绍 | 第56-57页 |
| ·CCS 环境介绍 | 第57-59页 |
| ·运动车辆识别系统的设计 | 第59-66页 |
| ·运动车辆的检测模块 | 第59-60页 |
| ·Jpeg 压缩模块 | 第60-63页 |
| ·特征点检测与描述模块 | 第63-64页 |
| ·车辆分类模块 | 第64-66页 |
| ·系统模块的 DSP 实现及与 ARM 端的通信 | 第66-72页 |
| ·系统模块的 DSP 实现 | 第66-70页 |
| ·DSP 与 ARM 端的通信 | 第70-72页 |
| ·算法性能及耗时 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 个人简历、攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
