基于视频图像处理的车辆检测

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-20页
·车辆检测的背景	第10-11页
·视频车辆检测的意义	第11-12页
·视频车辆检测系统的构成	第12-13页
·视频车辆检测的国内外发展状况	第13-18页
·视频车辆检测国内发展状况	第14-16页
·视频车辆检测国外发展状况	第16-18页
·论文的主要内容	第18-20页
2 视频车辆检测	第20-30页
·常用的车辆目标提取方法	第20-23页
·帧差法	第20-21页
·背景差法	第21-22页
·边缘检测法	第22-23页
·图像分割	第23-26页
·基于图像灰度直方图的阈值选取方法	第23-24页
·基于图像差异的阈值选取方法	第24-25页
·阈值迭代法	第25-26页
·基于梯度的边缘强度分割法	第26页
·车辆跟踪算法分析	第26-30页
·基于计算光流场的跟踪方法	第27-28页
·基于特征匹配的跟踪方法	第28-30页
3 交通场景中目标车辆的提取	第30-44页
·图像采集	第30-31页
·背景的生成及更新	第31-34页
·背景图像的生成	第31-32页
·背景更新	第32-33页
·背景区域的修正	第33-34页
·阴影的抑制	第34-40页
·几种常见的阴影去除方法	第34-37页
·本文采用的阴影抑制方法	第37-40页
·阈值分割结合边缘检测提取车辆目标	第40-44页
4 交通参数的采集	第44-59页
·图像标定	第44-50页
·图像标定的基本理论	第45-47页
·本文采用的图像标定方法	第47-50页
·车辆区域的定位	第50-54页
·连通域搜索	第50-51页
·基于标定图的二值图像投影定位	第51-54页
·特征匹配跟踪算法	第54-57页
·目标特征的选择	第54-55页
·特征匹配值矩阵的计算	第55-56页
·跟踪过程	第56-57页
·参数获取	第57-59页
5 结论与展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
在学研究成果	第65-66页
致谢	第66页