视频监控中汽车车前窗特征提取研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 车辆识别技术的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 车牌识别研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 车标识别研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 车前脸识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 文章主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 视频图像预处理 | 第13-21页 |
| 2.1 彩色图像灰度化 | 第13-16页 |
| 2.1.1 彩色模型 | 第13-15页 |
| 2.1.2 彩色图像灰度化 | 第15-16页 |
| 2.2 直方图均衡化 | 第16-17页 |
| 2.3 图像二值化处理 | 第17-18页 |
| 2.4 图像去噪处理 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第21-36页 |
| 3.0 引言 | 第21-22页 |
| 3.1 帧差法 | 第22-24页 |
| 3.2 光流法 | 第24-27页 |
| 3.3 背景减除法 | 第27-29页 |
| 3.4 背景建模方法 | 第29-36页 |
| 3.4.1 高斯背景建模 | 第29-32页 |
| 3.4.2 基于卡尔曼滤波器的背景模型 | 第32-33页 |
| 3.4.3 Codebook背景模型 | 第33-36页 |
| 第四章 改进的车前窗定位算法 | 第36-44页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 基于Hough变换的车窗上下边界定位 | 第37-40页 |
| 4.2.1 Hough直线检测 | 第37-38页 |
| 4.2.2 积分投影法确定车前窗上下边界 | 第38-40页 |
| 4.3 车前窗左右边界定位 | 第40-44页 |
| 4.3.1 基于模板匹配的车前窗左右边界检测 | 第40-43页 |
| 4.3.2 基于视频的车前窗左右边界检测 | 第43-44页 |
| 第五章 车窗张贴物特征提取及实验 | 第44-53页 |
| 5.1 特征选择和描述方法 | 第44-45页 |
| 5.2 基于OpenCV的车窗张贴物特征提取 | 第45-47页 |
| 5.2.1 基于Otsu的张贴物检测 | 第45-46页 |
| 5.2.2 张贴物定位及特征提取 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读研究生期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
