| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-31页 |
| ·课题的研究背景 | 第14-17页 |
| ·图像处理技术在智能交通系统中的应用 | 第17-28页 |
| ·基于视觉的智能车辆导航 | 第17-18页 |
| ·基于视觉的交通监控 | 第18-25页 |
| ·基于视觉的交通管理 | 第25-28页 |
| ·本文的主要工作与研究成果 | 第28-30页 |
| ·运动车辆分割方面 | 第28页 |
| ·车辆跟踪方面 | 第28-29页 |
| ·运动阴影检测方面 | 第29页 |
| ·车牌识别方面 | 第29-30页 |
| ·本文的整体框架安排 | 第30-31页 |
| 第2章 核密度估计与Mean Shift理论 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·核密度估计理论 | 第31-38页 |
| ·参数密度估计 | 第32-33页 |
| ·无参数密度估计 | 第33-37页 |
| ·无参数密度估计的收敛性 | 第37-38页 |
| ·Mean Shift理论 | 第38-44页 |
| ·多维空间下的无参数密度估计 | 第38-41页 |
| ·Mean Shift向量 | 第41-44页 |
| ·Mean Shift算法的收敛性 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 运动目标视频分割算法研究 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·运动目标的分割算法 | 第48-56页 |
| ·光流法 | 第48-49页 |
| ·帧差法 | 第49-51页 |
| ·背景差法 | 第51-52页 |
| ·基于背景模型的方法 | 第52-56页 |
| ·非参数多模态背景模型 | 第56-58页 |
| ·核密度函数估计 | 第57页 |
| ·分箱核密度估计 | 第57页 |
| ·核函数带宽的选择 | 第57-58页 |
| ·目标分割与模型更新 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 快速运动目标的自适应均值飘移跟踪 | 第63-76页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·运动目标跟踪算法简介 | 第63-64页 |
| ·目标跟踪中的Mean Shift算法 | 第64-67页 |
| ·初始帧的目标模型 | 第64-65页 |
| ·当前帧的候选模型 | 第65页 |
| ·相似性函数 | 第65-66页 |
| ·Mean Shift向量 | 第66-67页 |
| ·快速、尺度可变运动目标的自适应Mean Shift跟踪算法 | 第67-70页 |
| ·基于空域加权核密度估计的空间定位 | 第67-68页 |
| ·基于特征匹配的尺度定位与迭代初始中心位置的确定 | 第68-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪 | 第76-95页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第77-80页 |
| ·粒子滤波器 | 第80-85页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第81-82页 |
| ·序列重要性采样 | 第82-84页 |
| ·退化现象 | 第84-85页 |
| ·粒子滤波器在目标跟踪中的应用 | 第85-88页 |
| ·系统动态模型 | 第85-86页 |
| ·系统观测模型 | 第86-87页 |
| ·目标位置的确定 | 第87-88页 |
| ·基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪算法 | 第88-92页 |
| ·系统动态模型的建立 | 第88-89页 |
| ·系统观测模型的设计 | 第89-91页 |
| ·目标位置的确定 | 第91页 |
| ·目标模型的更新 | 第91页 |
| ·算法的步骤 | 第91-92页 |
| ·实验结果与分析 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第6章 基于区域与光照不变性的运动阴影检测 | 第95-105页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·阴影模型 | 第96-98页 |
| ·阴影检测算法介绍 | 第98-99页 |
| ·基于区域与光照不变性的运动阴影检测 | 第99-102页 |
| ·运动区域的分块 | 第99-101页 |
| ·运动区域的光照不变性分析 | 第101-102页 |
| ·评估标准与实验结果 | 第102-104页 |
| ·评估标准 | 第102页 |
| ·实验结果 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第7章 一种新的车牌定位与倾斜校正方法 | 第105-116页 |
| ·引言 | 第105-107页 |
| ·我国车牌的特征及SIFT特征匹配 | 第107-111页 |
| ·我国车牌的特征 | 第107-108页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第108-111页 |
| ·基于特征匹配的车牌定位与倾斜校正 | 第111-113页 |
| ·车牌首位汉字的定位 | 第111-112页 |
| ·车牌定位与倾斜校正 | 第112页 |
| ·算法的步骤 | 第112-113页 |
| ·实验结果 | 第113-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-119页 |
| 全文总结 | 第116-117页 |
| 工作展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-136页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 研究生履历 | 第138页 |