市内公路交通标志实时识别算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外交通系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 交通标志检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 交通标志识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 2 交通标志图像相关理论 | 第16-23页 |
| 2.1 交通标志的基础知识 | 第16-18页 |
| 2.1.1 禁令标志 | 第16-17页 |
| 2.1.2 警示标志 | 第17页 |
| 2.1.3 指示标志 | 第17-18页 |
| 2.2 颜色空间 | 第18-20页 |
| 2.2.1 RGB 彩色空间模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HSI 彩色空间模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 HSV 彩色空间模型 | 第20页 |
| 2.3 灰度图像 | 第20-21页 |
| 2.4 图像的二值化 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 交通标志图像检测技术 | 第23-38页 |
| 3.1 交通标志检测总体设计 | 第23-24页 |
| 3.2 基于 RGB 色差法的交通标志分割 | 第24-28页 |
| 3.2.1 基于二分量色差法的交通标志分割 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于三分量色差法的交通标志分割 | 第25-28页 |
| 3.3 基于 OTSU 算法的阈值分割 | 第28-30页 |
| 3.4 交通标志形态学处理 | 第30-33页 |
| 3.5 基于形状的交通标志分割 | 第33-36页 |
| 3.5.1 目标区域的边缘提取 | 第33-35页 |
| 3.5.2 宽高比及面积过滤 | 第35-36页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 4 基于 P-SIFT 的交通标志的特征提取 | 第38-48页 |
| 4.1 基于 SIFT 算子的特征提取 | 第38-42页 |
| 4.1.1 DoG 尺度空间生成 | 第38-39页 |
| 4.1.2 空间极值点检测 | 第39-41页 |
| 4.1.3 为关键点分配方向和大小 | 第41-42页 |
| 4.1.4 生成特征描述子 | 第42页 |
| 4.2 基于并行 SIFT 的交通标志识别方法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 并行计算概述 | 第43页 |
| 4.2.2 P-SIFT 设计模型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 MATLAB 并行程序设计 | 第44-46页 |
| 4.3 基于 P-SIFT 的实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于 SIFT 特征的图像识别 | 第48-54页 |
| 5.1 SIFT 特征向量匹配的实现 | 第48-49页 |
| 5.1.1 最近邻与次近邻的距离比 | 第48页 |
| 5.1.2 K-D 树搜索 | 第48-49页 |
| 5.2 匹配的实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 5.3 系统整体性能分析 | 第51-53页 |
| 5.4 小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果清单 | 第61页 |
