视频交通中的背景提取及阴影检测方法的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·智能交通系统概述 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统发展现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 背景提取更新及运动目标检测 | 第13-28页 |
| ·车辆检测算法概述 | 第13-17页 |
| ·时间差分法 | 第14页 |
| ·三帧差分法 | 第14-15页 |
| ·光流法 | 第15-16页 |
| ·背景减除法 | 第16-17页 |
| ·背景提取更新及实现 | 第17-27页 |
| ·常用的背景提取算法 | 第17-18页 |
| ·改进的背景提取及更新算法 | 第18-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 颜色模型及阴影检测算法概述 | 第28-38页 |
| ·阴影特性 | 第28-30页 |
| ·常用的颜色模型 | 第30-34页 |
| ·RGB颜色模型 | 第30页 |
| ·HSV颜色模型 | 第30-31页 |
| ·HIS颜色模型 | 第31-32页 |
| ·YUV(或YIQ)颜色模型 | 第32-33页 |
| ·YCbCr颜色模型 | 第33页 |
| ·CMY(CMYK)颜色模型 | 第33-34页 |
| ·阴影检测算法概述 | 第34-37页 |
| ·基于三维的阴影检测 | 第36页 |
| ·基于边缘检测的阴影消除法 | 第36页 |
| ·基于光源和背景的阴影检测 | 第36-37页 |
| ·基于颜色空间的阴影检测 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于矩阵的分块阴影检测算法 | 第38-47页 |
| ·矩阵分块法确定运动目标及阴影 | 第38-39页 |
| ·HSV阴影检测 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析与算法实现 | 第40-43页 |
| ·系统设计与实现 | 第43-46页 |
| ·实验设备及开发平台 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 (攻读学位期间发表论文) | 第53页 |
