交通图像序列的分割与目标跟踪
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究进展及现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容和主要创新点 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 网络视频监控系统 | 第14-20页 |
| ·视频监控系统的市场概况 | 第14页 |
| ·视频监控系统的发展历史 | 第14-16页 |
| ·模拟视频监控系统 | 第14页 |
| ·基于数字信号控制的模拟视频监控系统 | 第14-15页 |
| ·基于数字硬盘录像设备的视频监控系统 | 第15-16页 |
| ·千兆以太网数字视频监控系统 | 第16-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 交通图像分割 | 第20-36页 |
| ·简介 | 第20-21页 |
| ·交通图像预处理 | 第21-24页 |
| ·图像去噪 | 第21-22页 |
| ·图像增强 | 第22-24页 |
| ·交通图像分割算法 | 第24-25页 |
| ·光流法 | 第24-25页 |
| ·相邻帧差法 | 第25页 |
| ·基于背景差分的交通图像分割 | 第25-34页 |
| ·初始背景建立 | 第26-27页 |
| ·动态背景更新 | 第27-29页 |
| ·背景差分 | 第29-31页 |
| ·自动阈值选取 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 交通图像阴影消除 | 第36-45页 |
| ·阴影消除简介 | 第36-37页 |
| ·基于HSV 色彩空间的阴影消除 | 第37-39页 |
| ·HSV 色彩空间简要介绍 | 第37页 |
| ·实验过程 | 第37-39页 |
| ·基于直方图的阴影消除 | 第39-40页 |
| ·直方图简要介绍 | 第39页 |
| ·实验过程 | 第39-40页 |
| ·基于LoG 算子的阴影消除 | 第40-42页 |
| ·LoG 算子简要介绍 | 第40-41页 |
| ·实验过程 | 第41-42页 |
| ·基于归一化RGB 色彩模型的阴影消除算法 | 第42-44页 |
| ·背景建立 | 第42-43页 |
| ·阴影消除算法实现 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 交通图像目标跟踪 | 第45-59页 |
| ·目标跟踪简介 | 第45页 |
| ·主动轮廓法 | 第45-49页 |
| ·主动轮廓模型的数学描述 | 第46-47页 |
| ·改进的主动轮廓模型 | 第47-49页 |
| ·模板匹配 | 第49-52页 |
| ·基于主动轮廓模型的模板获取 | 第49页 |
| ·匹配算法 | 第49-50页 |
| ·模板更新 | 第50-52页 |
| ·基于Kalman 滤波的车辆目标跟踪 | 第52-55页 |
| ·Kalman 滤波器提法 | 第52-53页 |
| ·Kalman 滤波器数学表示 | 第53-54页 |
| ·目标跟踪的实现步骤 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
