基于图像处理技术的机动车车型识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景及其意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 车辆分类标准及图像的预处理 | 第15-28页 |
| 2.1 车型的分类标准及识别流程 | 第15-16页 |
| 2.1.1 车型的分类标准 | 第15页 |
| 2.1.2 车型识别流程 | 第15-16页 |
| 2.2 图像的预处理 | 第16-27页 |
| 2.2.1 彩色图像灰度化 | 第16页 |
| 2.2.2 灰度图像的平滑去噪 | 第16-22页 |
| 2.2.3 灰度图像的对比度增强 | 第22-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 整体车型概率匹配识别 | 第28-43页 |
| 3.1 车型识别算法 | 第28-29页 |
| 3.1.1 常用车型识别算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 本文车型识别算法 | 第29页 |
| 3.2 构建特征车型并作分块处理 | 第29-31页 |
| 3.3 构建贝叶斯分类器 | 第31-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 特征区域选择匹配识别 | 第43-56页 |
| 4.1 车辆的特征区域选择 | 第43-50页 |
| 4.2 具体车型模板匹配方法及结果 | 第50-55页 |
| 4.2.1 具体车型的匹配方法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 具体车型识别结果 | 第52-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
