机器视觉技术研究与实现

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-14页
·课题研究背景	第9-10页
·机器视觉重要应用：视频人数统计	第10-12页
·论文结构组织和安排	第12-14页
第二章 解决方案理论基础和技术依据	第14-23页
·机器视觉	第14-15页
·机器视觉理论发展	第14页
·机器视觉的应用	第14-15页
·高性能GPU运算	第15-20页
·GPU简介	第15-16页
·GPU数据处理方式	第16-17页
·GPU通用编程平台CUDA	第17-18页
·CUDA平台介绍	第18-20页
·步态统计	第20-23页
·步态识别简介	第20-22页
·步态识别应用	第22-23页
第三章 系统设计和解决方案	第23-29页
·系统功能与非功能性需求	第23页
·系统运行环境	第23-24页
·系统软件结构设计	第24-26页
·系统解决方案	第26-29页
·GPU加速	第26页
·并行实现二值化阈值选取	第26-27页
·连通域提取加速算法	第27页
·统计步态特征	第27-29页
第四章 实时人数统计系统设计	第29-57页
·CUDA加速方法	第29-31页
·分割处理图像	第29-30页
·循环展开	第30-31页
·数字图像处理的CUDA实现	第31-46页
·图像灰度化并行	第31-33页
·图像降噪/滤波并行	第33-37页
·直方图均衡算法并行	第37-42页
·二值化阈值提取算法并行	第42-46页
·基于二次扫描的区域分类	第46-52页
·二次扫描算法介绍	第47-48页
·二次扫描算法实现	第48-52页
·基于简单步态识别的人数统计	第52-57页
·步态统计方法介绍	第52-54页
·步态统计方法实现	第54-57页
第五章 系统实验结论和分析	第57-61页
第六章 全文总结和展望	第61-63页
·工作总结	第61页
·相关展望	第61-63页
参考文献	第63-65页
致谢	第65-66页
攻读硕士学位期间发表论文	第66页