| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 交通标志识别系统研究简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 道路交通标志检测研究简介 | 第13-15页 |
| 1.2.3 道路交通标志分类和识别研究简介 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像特征概述 | 第18-29页 |
| 2.1 实值特征 | 第18-22页 |
| 2.1.1 SIFT特征 | 第18-20页 |
| 2.1.2 SURF特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3 HOG特征 | 第21-22页 |
| 2.2 二值特征 | 第22-26页 |
| 2.2.1 BRIEF特征 | 第22-23页 |
| 2.2.2 BRISK特征 | 第23-25页 |
| 2.2.3 USB特征 | 第25-26页 |
| 2.3 图像特征匹配 | 第26-28页 |
| 2.3.1 距离度量算法 | 第26页 |
| 2.3.2 相似度度量算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 最近邻法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于局部灰度分布和色彩属性的二值描述子 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于灰度和色彩的二值描述子 | 第29-31页 |
| 3.2.1 USB描述子抽取 | 第29-30页 |
| 3.2.2 CN描述子抽取 | 第30页 |
| 3.2.3 灰度特征与色彩特征的融合 | 第30-31页 |
| 3.3 融合描述子的距离度量 | 第31-33页 |
| 3.4 实验与分析 | 第33-38页 |
| 3.4.1 参数分析 | 第33-36页 |
| 3.4.2 对比实验 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于最小哈希的二值特征匹配算法 | 第39-47页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 特征降维 | 第39-40页 |
| 4.3 基于最小哈希的局部敏感哈希 | 第40-43页 |
| 4.3.1 局部敏感哈希算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于最小哈希的局部敏感哈希 | 第41页 |
| 4.3.3 相似度分析 | 第41-42页 |
| 4.3.4 基于最小哈希的匹配算法流程 | 第42-43页 |
| 4.4 实验与分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 比较方法和参数设置 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验对比 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 交通标志的检测和识别 | 第47-61页 |
| 5.1 基于颜色空间的交通标志检测和定位 | 第47-54页 |
| 5.1.1 交通标志的介绍 | 第47-49页 |
| 5.1.2 基于HSV颜色空间的目标区域分割 | 第49-50页 |
| 5.1.3 形态学处理与填充操作 | 第50-54页 |
| 5.1.4 目标检测和定位流程图 | 第54页 |
| 5.2 基于形状角的交通标志粗分类 | 第54-56页 |
| 5.3 基于特征提取的交通标志识别 | 第56-60页 |
| 5.3.1 基于融合二值特征的交通标志识别 | 第56-58页 |
| 5.3.2 基于最小哈希匹配与融合二值特征的交通标志识别 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第70页 |