基于视频的车辆检测与分割算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 视频图像处理相关技术 | 第14-26页 |
| 2.1 图像预处理 | 第14-21页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像滤波 | 第15-18页 |
| 2.1.3 图像二值化 | 第18-19页 |
| 2.1.4 图像形态学操作 | 第19-21页 |
| 2.2 图像分割的基本方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 边缘检测法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 阈值分割法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 交通视频中目标车辆检测 | 第26-42页 |
| 3.1 光流法 | 第26-27页 |
| 3.2 帧间差分法 | 第27-30页 |
| 3.3 背景差分法 | 第30-31页 |
| 3.4 背景模型 | 第31-36页 |
| 3.4.1 中值背景建模和均值背景建模 | 第32-33页 |
| 3.4.2 混合高斯背景建模 | 第33-36页 |
| 3.5 基于连续帧差法与高斯模型融合的检测法 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 遮挡车辆的检测与分割 | 第42-57页 |
| 4.1 遮挡车辆区域判断 | 第43-45页 |
| 4.2 基于角点分析的分割算法 | 第45-47页 |
| 4.3 基于轮廓特征点凹性分析的遮挡车辆分割算法 | 第47-53页 |
| 4.3.1 提取遮挡凹陷区域 | 第48-49页 |
| 4.3.2 特征点选取 | 第49-51页 |
| 4.3.3 特征点凹性分析 | 第51-53页 |
| 4.3.4 分割点确定及分割 | 第53页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |
