| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第9页 |
| 1.4 本章小结 | 第9-11页 |
| 2 智能交通信息采集的图像处理技术 | 第11-27页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 数字图像的色彩空间及转换 | 第11-16页 |
| 2.2.1 RGB模型 | 第11-12页 |
| 2.2.2 HSI模型 | 第12-15页 |
| 2.2.3 YUV模型 | 第15页 |
| 2.2.4 CIE颜色空间 | 第15-16页 |
| 2.3 图像的滤波处理 | 第16-19页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第16-17页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第17页 |
| 2.3.3 形态学滤波 | 第17-18页 |
| 2.3.4 连通域滤波 | 第18-19页 |
| 2.4 图像分割 | 第19-24页 |
| 2.4.1 基于阈值的图像分割 | 第19-21页 |
| 2.4.2 基于边缘的图像分割 | 第21-22页 |
| 2.4.3 连通区域标记 | 第22-24页 |
| 2.5 预处理及图像分割的实验结果 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 车辆目标的检测和车数的提取 | 第27-33页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 利用背景差分法的车辆检测 | 第27-29页 |
| 3.3 车辆速度的检测 | 第29-30页 |
| 3.4 交通流量的软件仿真 | 第30-31页 |
| 3.4.1 基于模糊逻辑方法的信息整合 | 第30-31页 |
| 3.4.2 实验仿真与分析 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 ADSP-BF533 | 第33-41页 |
| 4.1 硬件说明 | 第33-36页 |
| 4.1.1 硬件配置 | 第33-35页 |
| 4.1.2 外设接.及功能模块 | 第35页 |
| 4.1.3 硬件接.说明 | 第35-36页 |
| 4.2 ADSP处理器片内总线和内存组织 | 第36-39页 |
| 4.2.1 ADSP-BF533片内总线结构 | 第36-37页 |
| 4.2.2 ADSP‐BF533的内存组织 | 第37-39页 |
| 4.3 ADSP处理器的内核 | 第39-41页 |
| 5 信息采集终端的硬件系统设计 | 第41-57页 |
| 5.1 系统的方案选择 | 第41-43页 |
| 5.2 DSP硬件系统的开发流程 | 第43-48页 |
| 5.3 基于ADSP-BF533处理器的最小系统设计 | 第48-50页 |
| 5.3.1 电源设计 | 第48-49页 |
| 5.3.2 时钟及实时时钟设计 | 第49-50页 |
| 5.3.3 复位电路设计 | 第50页 |
| 5.4 图像传感器接.设计 | 第50-53页 |
| 5.5 Blackfin软件开发环境 | 第53-56页 |
| 5.6 调试及实验结果 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研情况 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |