基于图像处理的车型识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| ·车型识别技术的发展现状 | 第10-12页 |
| ·基于图像的车型识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理技术与车型识别 | 第15-32页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·车辆区域的分割方法 | 第15-16页 |
| ·背景差分法 | 第15页 |
| ·光流法 | 第15-16页 |
| ·帧间差分法 | 第16页 |
| ·图像的预处理技术和实现 | 第16-31页 |
| ·图像的去噪处理 | 第16-20页 |
| ·图像的分割技术 | 第20-22页 |
| ·数字图像的边缘检测技术 | 第22-27页 |
| ·数学形态学及基本运算 | 第27-30页 |
| ·Hough 变换及圆的检测 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 车型分类标准及特征提取技术研究 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·车型分类标准 | 第32-33页 |
| ·模式识别技术及特征提取 | 第33-36页 |
| ·模式识别主要方法 | 第33-34页 |
| ·图像识别过程 | 第34-35页 |
| ·特征提取技术 | 第35-36页 |
| ·FREEMAN 链码与轮廓跟踪 | 第36-38页 |
| ·图像的链码描述 | 第36-37页 |
| ·链码轮廓跟踪 | 第37-38页 |
| ·车辆特征的选取和计算 | 第38-45页 |
| ·几何特征的提取 | 第38-42页 |
| ·矩特征的提取 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于SVM 的车型识别器设计 | 第46-69页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·支持向量机理论 | 第46-53页 |
| ·ERM 和SRM | 第47-48页 |
| ·支持向量机分类 | 第48-53页 |
| ·支持向量机核函数及分类实验 | 第53-61页 |
| ·支持向量机核函数 | 第53-54页 |
| ·支持向量机分类实验 | 第54-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-61页 |
| ·支持向量机车型分类器设计 | 第61-68页 |
| ·支持向量机多类分类算法 | 第61-63页 |
| ·基于SVM 的车型分类器设计 | 第63-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第77-78页 |
