致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
目录 | 第8-10页 |
1 绪论 | 第10-16页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·智能视频监控系统的研究现状与发展 | 第11-14页 |
·本文研究内容 | 第14页 |
·本文的组织结构 | 第14-15页 |
·本章小结 | 第15-16页 |
2 图像采集及预处理 | 第16-30页 |
·引言 | 第16页 |
·图像采集与格式转换 | 第16-20页 |
·图像采集 | 第16-19页 |
·图像的色彩空间 | 第19-20页 |
·图像去噪及增强 | 第20-29页 |
·图像去噪技术 | 第20-22页 |
·图像增强技术 | 第22-26页 |
·本文图像增强方法 | 第26-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
3 基于多层背景差分的违章目标检测与提取 | 第30-50页 |
·引言 | 第30-31页 |
·背景建模算法 | 第31-35页 |
·滑动平均法 | 第31页 |
·中值法 | 第31-32页 |
·混合高斯法 | 第32-33页 |
·本文算法 | 第33-35页 |
·违章滞留目标检测方法 | 第35-38页 |
·双背景差分法 | 第35-37页 |
·静态前景检测器 | 第37-38页 |
·背景模型的反馈修正 | 第38-42页 |
·基于色度空间校正的光影滤除器 | 第42-44页 |
·色度空间校正原理 | 第42-43页 |
·基于色度校正空间的光影抑制 | 第43-44页 |
·滞留目标/移走目标分类器 | 第44-49页 |
·颜色丰富度和轮廓加权特征比较法 | 第44-46页 |
·分水岭区域分割分类算法 | 第46-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
4 MFC与OpenCV在软件平台搭建中的应用 | 第50-60页 |
·引言 | 第50页 |
·MFC及软件平台的搭建思路 | 第50-56页 |
·MFC概述 | 第50-51页 |
·MFC编程优势与Visual Studio IDE | 第51-52页 |
·MFC关键技术及软件平台的搭建思路 | 第52-56页 |
·OpenCV及其在智能识别算法中的应用 | 第56-58页 |
·OpenCV基本结构 | 第56-57页 |
·OpenCV图像处理算法在本课题中的应用 | 第57-58页 |
·OpenCV在Visual Studio 2008中的配置 | 第58页 |
·本章小结 | 第58-60页 |
5 智能识别系统软件平台的开发 | 第60-81页 |
·引言 | 第60页 |
·系统框架分析与设计 | 第60-62页 |
·视频/图像采集平台 | 第60-61页 |
·系统架构部署 | 第61-62页 |
·图像信息输入模块 | 第62-66页 |
·视频文件输入接口 | 第62-63页 |
·图片序列输入接口 | 第63-64页 |
·实时监控输入接口 | 第64-66页 |
·图像处理算法模块 | 第66-72页 |
·图像数据的访问 | 第66-68页 |
·运行控制和图像预处理模块 | 第68-69页 |
·背景建模模块 | 第69-70页 |
·静态前景提取 | 第70-71页 |
·识别与分类模块 | 第71-72页 |
·报警标识模块 | 第72页 |
·系统交互界面设计与实现 | 第72-78页 |
·界面设计 | 第72-75页 |
·显示模块设计与实现 | 第75-76页 |
·参数设置模块设计与实现 | 第76-77页 |
·运行控制模块设计与实现 | 第77-78页 |
·系统运行结果 | 第78-81页 |
6 总结与展望 | 第81-83页 |
·工作总结 | 第81-82页 |
·工作展望 | 第82-83页 |
参考文献 | 第83-86页 |
硕士期间参与的项目和发表的论文 | 第86页 |