基于图像处理的车型识别系统设计与实现

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章 绪论	第8-14页
·本课题研究的背景与意义	第8-9页
·车型识别技术的国内外研究现状	第9-11页
·基于图像处理的车型识别技术研究现状	第11页
·本课题的研究目标	第11-12页
·论文组织结构	第12-14页
第2章 车辆检测和预处理	第14-31页
·图像的获取与量化	第14-17页
·图像灰度化	第15-17页
·车辆检测	第17-25页
·常用目标检测算法	第18-20页
·背景建模	第20-24页
·前景提取	第24-25页
·灰度拉伸	第25页
·图像分割	第25-27页
·图像形态学滤波	第27-28页
·基于Adaboost算法的车辆跟踪	第28-29页
·本章小结	第29-31页
第3章 边缘检测与特征提取	第31-47页
·车辆边缘检测	第31-37页
·拉普拉斯算子	第32-34页
·Canny边缘检测	第34-37页
·特征提取	第37-43页
·轮廓跟踪	第37-39页
·车辆几何特征	第39-40页
·车辆侧轮廓特征	第40-41页
·车辆矩特征	第41-43页
·特征选择	第43-46页
·类别可分性判据	第44-46页
·本章小结	第46-47页
第4章 基于SVM车型分类实现	第47-57页
·车型分类标准	第47-48页
·支持向量机理论	第48-50页
·SVM车型识别分类器设计	第50-56页
·样本选择	第51-53页
·分类器算法实现	第53页
·分类器训练	第53-56页
·本章小结	第56-57页
第5章 车型识别系统的设计与实现	第57-66页
·系统设计	第57-59页
·系统实现	第59-63页
·多车辆识别	第60-63页
·系统应用	第63-66页
第6章 总结和期望	第66-68页
致谢	第68-69页
参考文献	第69-71页