交通视频监控中的车辆检测与分割方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-15页 |
| ·智能交通系统 | 第12-14页 |
| ·智能交通视频监控 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 第2章 交通监控视频的图像预处理 | 第20-36页 |
| ·抖动图像的快速稳定方法 | 第20-29页 |
| ·局域运动估计 | 第21-22页 |
| ·全局运动估计 | 第22-24页 |
| ·运动判别及校正 | 第24-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-29页 |
| ·夜间图像增强 | 第29-35页 |
| ·Retinex理论与图像增强 | 第30-31页 |
| ·结合小波融合的Retinex夜间图像增强 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 背景估计与建模 | 第36-59页 |
| ·背景估计问题分析 | 第36-37页 |
| ·背景估计方法概述 | 第37-43页 |
| ·基于UKF的单模态背景自适应更新 | 第43-50页 |
| ·UKF理论简介 | 第43-45页 |
| ·背景建模 | 第45-46页 |
| ·背景的UKF更新 | 第46-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-50页 |
| ·基于局域灰度分布的多模态背景建模 | 第50-58页 |
| ·局域灰度分布 | 第50-51页 |
| ·基于局域灰度分布的离散概率模型 | 第51-52页 |
| ·模型参数的更新过程 | 第52-55页 |
| ·实验与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 目标检测与阴影分割 | 第59-81页 |
| ·常用目标物体检测方法 | 第59-63页 |
| ·视频对象分割法 | 第60-61页 |
| ·运动分割法 | 第61-62页 |
| ·帧间差分法 | 第62-63页 |
| ·广义背景差分 | 第63-66页 |
| ·区域分割与修补 | 第66-71页 |
| ·区域分割 | 第67-70页 |
| ·区域修补 | 第70-71页 |
| ·阴影的检测与分割 | 第71-80页 |
| ·HSV色彩空间的阴影检测 | 第73-74页 |
| ·改进思路 | 第74-76页 |
| ·算法实现 | 第76-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 车辆的分割与定位 | 第81-109页 |
| ·粘连分割方法概述 | 第81-88页 |
| ·区域外表特征分割 | 第81-82页 |
| ·区域几何尺度分割 | 第82页 |
| ·二维形状特征分割 | 第82-86页 |
| ·基于车辆三维模型的分割 | 第86-87页 |
| ·基于运动场的分割 | 第87-88页 |
| ·车辆的2.5维模型 | 第88-93页 |
| ·长方体通用模型 | 第89-91页 |
| ·轮廓的2.5维描述 | 第91-93页 |
| ·基于2.5维模型的遮挡粘连分割 | 第93-97页 |
| ·轮廓预处理 | 第93-94页 |
| ·遮挡粘连分割 | 第94-97页 |
| ·粘连分割与车辆跟踪 | 第97-101页 |
| ·基于2.5维模型的车辆位置违章检测 | 第101-108页 |
| ·车辆的一般性违章行为 | 第101-102页 |
| ·车辆底边恢复 | 第102-105页 |
| ·位置违章检测 | 第105-106页 |
| ·实验与分析 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第6章 结束语 | 第109-111页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第109-110页 |
| ·后续研究工作展望 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 在读期间发表的论文与取得的研究成果 | 第122页 |
