基于车载视频的光流场检测的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章 绪论	第9-17页
·课题的研究背景及其意义	第9-10页
·视觉辅助驾驶系统研究现状	第10-12页
·本文算法的研究现状	第12-15页
·论文的主要工作安排	第15-17页
·论文主要工作	第15-16页
·论文的章节结构安排	第16-17页
第二章 光流场算法	第17-29页
·光流场基本约束方程	第18-20页
·几种经典的光流场算法	第20-26页
·Horn-Schunck光流计算法	第20-23页
·Lucas-Kanade光流计算方法	第23-24页
·块匹配光流场	第24-26页
·本章小结	第26-29页
第三章 车辆检测	第29-45页
·车辆检测的经典算法	第29-31页
·背景差分法	第29-30页
·帧差法	第30页
·光流场	第30-31页
·基于特征点光流的车辆检测方法	第31-37页
·特征点的提取	第31-33页
·构建金字塔模型	第33-34页
·静止背景的光流检测方法	第34-35页
·动态背景下的光流检测方法	第35-37页
·光流矢量聚类与分割	第37-41页
·归一化与聚类分割	第37-39页
·结合高斯建模的聚类图像分割法	第39-41页
·检测处理流程	第41-42页
·实验结果与分析	第42-44页
·本章小结	第44-45页
第四章 车辆跟踪	第45-53页
·MeanShift算法原理	第45-47页
·CamShift车辆跟踪	第47-48页
·实验结果分析	第48-51页
·本章小结	第51-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
致谢	第55-57页
参考文献	第57-61页
附录：攻读学位期间发表论文	第61页