| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 | 第13-16页 |
| 2 OpenCV介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 OpenCV基本架构 | 第16-19页 |
| 2.1.1 OpenCV模块介绍 | 第17-19页 |
| 2.2 OpenCV的安装与配置 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 图像预处理 | 第24-42页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第24-27页 |
| 3.1.1 灰度化介绍 | 第24页 |
| 3.1.2 灰度化常用方法 | 第24-27页 |
| 3.2 图像平滑滤波 | 第27-34页 |
| 3.2.1 图像噪声 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像滤波 | 第28-34页 |
| 3.3 图像二值化 | 第34-35页 |
| 3.4 形态学滤波 | 第35-41页 |
| 3.4.1 腐蚀和膨胀 | 第36-38页 |
| 3.4.2 开闭运算 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 运动车辆检测 | 第42-64页 |
| 4.1 运动目标检测算法简介 | 第42-52页 |
| 4.1.1 光流法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 帧间差分法 | 第43-45页 |
| 4.1.3 背景减除法 | 第45-52页 |
| 4.2 检测算法的实验和选择 | 第52-57页 |
| 4.2.1 检测效果对比试验 | 第52-56页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.3 改进的Vibe算法 | 第57-59页 |
| 4.3.1 Vibe算法的局限性 | 第57-58页 |
| 4.3.2 Vibe算法的改进 | 第58-59页 |
| 4.4 去除运动车辆阴影的影响 | 第59-61页 |
| 4.4.1 阴影产生的原因和影响 | 第59-60页 |
| 4.4.2 阴影去除算法 | 第60-61页 |
| 4.5 后续处理 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 5 运动车辆跟踪 | 第64-78页 |
| 5.1 运动跟踪算法简介 | 第64-65页 |
| 5.2 MeanShift跟踪算法 | 第65-69页 |
| 5.2.1 Meanshift算法介绍 | 第65-68页 |
| 5.2.2 MeanShift算法跟踪实验 | 第68-69页 |
| 5.3 Camshift跟踪算法 | 第69-73页 |
| 5.3.1 Camshift算法深入分析 | 第70-72页 |
| 5.3.2 CamShift算法跟踪实验 | 第72-73页 |
| 5.4 Camshift跟踪算法的改进 | 第73-75页 |
| 5.4.1 Kalman滤波算法 | 第73-74页 |
| 5.4.2 基于Kalman滤波改进的Camshift跟踪算法 | 第74-75页 |
| 5.5 运动车辆的全自动多目标跟踪 | 第75-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第86-87页 |