基于YUV色彩空间的车辆视频检测算法及实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-12页 |
| ·车辆检测的研究现状及问题分析 | 第10-12页 |
| ·车流量视频检测方法 | 第12页 |
| ·本文工作介绍 | 第12-13页 |
| ·随后章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 车流量检测的数字图像处理技术 | 第14-32页 |
| ·图像数字化 | 第14-17页 |
| ·采样和量化 | 第15-16页 |
| ·数字图像的表示 | 第16-17页 |
| ·数字图像的几种色彩模式 | 第17-19页 |
| ·rgb 模型 | 第17页 |
| ·HSI 色彩空间 | 第17-18页 |
| ·CMYK 模型 | 第18-19页 |
| ·L`a`b`模型 | 第19页 |
| ·YUV (YcbCr)模型 | 第19页 |
| ·YUV 色彩空间与RGB 色彩空间的转换 | 第19页 |
| ·图像复原 | 第19-22页 |
| ·平滑线性滤波器 | 第20-21页 |
| ·加权平均法 | 第21页 |
| ·状态统计滤波 | 第21页 |
| ·中值滤波 | 第21-22页 |
| ·高斯低通滤波 | 第22页 |
| ·图像锐化 | 第22-23页 |
| ·拉普拉斯算子(二阶差分法) | 第22-23页 |
| ·方向模板 | 第23页 |
| ·对比度的扩展 | 第23-29页 |
| ·直方图 | 第24-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第25-26页 |
| ·直方图匹配(规定化) | 第26-27页 |
| ·灰度级变换 | 第27-29页 |
| ·数字视频基础 | 第29-32页 |
| ·数字视频的采样格式及数字化标准 | 第29-30页 |
| ·视频压缩编码 | 第30-32页 |
| 第3章 一种基于非模型的车流量视频检测方法 | 第32-54页 |
| ·概述 | 第32-34页 |
| ·车辆检测的算法 | 第34页 |
| ·车辆检测的色彩空间 | 第34-37页 |
| ·基于RGB 空间检测方法 | 第35页 |
| ·基于HSI 空间检测方法 | 第35页 |
| ·基于YUV 空间检测方法 | 第35-37页 |
| ·车辆检测中模式分类 | 第37-40页 |
| ·模式特征的选择 | 第37-40页 |
| ·分类决策阈值的设定 | 第40页 |
| ·检测线分布方式 | 第40-44页 |
| ·检测线设置 | 第41-42页 |
| ·检测线算法描述 | 第42-44页 |
| ·车速视频检测算法 | 第44-47页 |
| ·车速视频检测的设计思想 | 第44-47页 |
| ·本文车速检测算法过程描述 | 第47页 |
| ·道路背景区域提取与跟踪 | 第47-50页 |
| ·统计背景模型 | 第48-49页 |
| ·确定的自适应背景模型 | 第49页 |
| ·基于YUV 空间的确定自适应背景模型 | 第49-50页 |
| ·阴影模型 | 第50-53页 |
| ·阴影的机理 | 第50-52页 |
| ·本文中的阴影检测算法 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 视频交通流检测系统的设计与实现 | 第54-65页 |
| ·系统概述 | 第54页 |
| ·系统设计原则 | 第54-56页 |
| ·系统总体设计 | 第56-61页 |
| ·软件需求概述 | 第56页 |
| ·系统功能结构 | 第56-57页 |
| ·系统环境 | 第57-58页 |
| ·系统软件功能模块设计 | 第58-61页 |
| ·系统的实现 | 第61-64页 |
| ·实现的准备 | 第61-63页 |
| ·软件实现 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 结论和展望 | 第65-68页 |
| ·本文的研究成果和工作 | 第65-66页 |
| ·设计了一套基于YUV 色彩空间的视频检测系统 | 第65-66页 |
| ·设计和实现了一个交通视频检测系统 | 第66页 |
| ·进一步工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |
