| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状及遇到的主要问题 | 第8-10页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像预处理和背景建模 | 第12-23页 |
| 2.1 图像预处理 | 第12-14页 |
| 2.1.1 颜色空间介绍 | 第12页 |
| 2.1.2 图像灰度化和二值化 | 第12-13页 |
| 2.1.3 图像的形态学处理 | 第13-14页 |
| 2.2 背景建模方法研究 | 第14-22页 |
| 2.2.1 基于加权平均的背景建模算法 | 第14-17页 |
| 2.2.2 基于统计的背景建模算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 背景建模算法特性比较 | 第18-19页 |
| 2.2.4 背景更新 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 运动车辆的检测和跟踪 | 第23-40页 |
| 3.1 运动车辆的检测 | 第23-28页 |
| 3.1.1 运动车辆检测方法概述 | 第23-26页 |
| 3.1.2 改进的运动车辆检测方法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 实验结果及分析 | 第27-28页 |
| 3.2 目标的区域分割及目标分类 | 第28-31页 |
| 3.3 运动车辆的跟踪 | 第31-39页 |
| 3.3.1 目标跟踪方法概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于 Kalman 预测滤波的运动目标跟踪方法 | 第33-38页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 车辆的阴影检测与去除 | 第40-51页 |
| 4.1 车辆阴影检测方法概述 | 第40-41页 |
| 4.2 基于互相关函数的阴影去除算法 | 第41-46页 |
| 4.3 基于纹理的阴影去除算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 图像的 LBP 纹理特征 | 第46-48页 |
| 4.3.2 阴影去除 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 运动车辆的违章检测算法研究 | 第51-60页 |
| 5.1 车辆黄线违章检测 | 第51-54页 |
| 5.2 车辆违章停车检测 | 第54-56页 |
| 5.3 车辆违章掉头检测 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |