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人行横道交通灯识别算法设计及ARM实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
第一章 序言第9-14页
   ·研究背景和意义第9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·本论文主要研究内容第10-12页
   ·论文的组构第12-14页
第二章 颜色空间模型和图像传感器第14-21页
   ·颜色空间织结第14-17页
     ·RGB颜色空间第14-15页
     ·CMY颜色空间第15页
     ·HSI颜色空间第15-17页
   ·图像传感器成像特点与应用分析第17-20页
     ·图像传感器概述第17页
     ·CMOS的工作原理第17-19页
     ·背照式CMOS第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 基于HSI与RGB颜色分割的交通灯识别算法第21-34页
   ·常见交通灯识别算法比较第21-23页
     ·基于AdaBoost的人行横道指示灯识别算法第21-22页
     ·基于链码趋势表的交通灯形状特征识别算法第22-23页
   ·基于HSI与RGB颜色分割的交通灯识别算法流程第23-24页
   ·兴趣区域确定第24-26页
   ·信号灯定位第26-33页
     ·图像掩膜处理第26-27页
     ·图像分割第27-29页
     ·RGB空间下提取灯箱第29页
     ·数学形态学操作第29-32页
     ·交通灯定位第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 交通灯识别算法的ARM实现第34-43页
   ·嵌入式系统简介第34-37页
     ·ARM简介第34-35页
     ·S3C2440处理器第35页
     ·基于Linux系统的TQ2440开发板第35-37页
   ·OpenCV技术第37-39页
     ·OpenCV技术特点第37页
     ·OpenCV的应用要求第37-39页
   ·交叉编译第39-42页
     ·交叉编译环境的搭建第39-41页
     ·交叉编译程序的ARM移植第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 人行横道交通灯识别实验第43-47页
   ·图像采集和预处理第43-44页
   ·复杂场景下交通灯识别结果第44-45页
   ·算法结果分析第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第六章 总结与讨论第47-49页
   ·总结第47-48页
   ·讨论第48-49页
参考文献第49-51页
致谢第51-52页
附录一 本设计的部分MATLAB程序第52-55页
附录二 本设计的部分C++程序第55-57页

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