智能交通系统中车辆检测的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文章节划分 | 第13-15页 |
| 第二章 视频图像的预处理技术 | 第15-28页 |
| 2.1 彩色图像的灰度化和二值化 | 第15-17页 |
| 2.2 视频图像的平滑处理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 低通滤波法 | 第18页 |
| 2.2.2 邻域平均法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 中值滤波法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 双边滤波法 | 第21-22页 |
| 2.3 边缘检测算法 | 第22-25页 |
| 2.4 数字形态学处理 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动车辆检测算法研究 | 第28-35页 |
| 3.1 车辆检测系统 | 第28-29页 |
| 3.2 车辆检测算法的研究 | 第29-34页 |
| 3.2.1 基于光流场的运动车辆检测算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于背景差分的运动车辆检测算法 | 第30-33页 |
| 3.2.3 基于帧间差分的运动车辆检测算法 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 车辆阴影检测 | 第35-44页 |
| 4.1 阴影的模型和特性 | 第35-36页 |
| 4.2 阴影检测算法研究 | 第36-42页 |
| 4.2.1 基于纹理特征的阴影检测算法 | 第36-38页 |
| 4.2.2 基于光学不变性的阴影检测算法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于HSV空间的阴影检测算法 | 第39-42页 |
| 4.3 车辆阴影的去除 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 改进的车辆检测算法 | 第44-60页 |
| 5.1 三帧差分法的运动车辆检测算法 | 第44-46页 |
| 5.2 改进的三帧差分算法 | 第46-49页 |
| 5.2.1 改进算法的检测步骤 | 第46-48页 |
| 5.2.2 实验仿真对比与分析 | 第48-49页 |
| 5.3 粘连车辆的检测和分割 | 第49-57页 |
| 5.3.1 基于凸多边形的粘连车辆检测算法 | 第49-53页 |
| 5.3.2 改进的粘连车辆分割算法 | 第53-57页 |
| 5.4 车辆检测仿真系统的实现 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
