图像融合在视频交通信息检测中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统综述 | 第8页 |
| ·视频交通信息检测技术的发展概况 | 第8-9页 |
| ·本课题的应用意义 | 第9页 |
| ·图像融合技术介绍 | 第9-11页 |
| ·图像融合的基本概念 | 第10页 |
| ·基于小波变换的图像融合技术 | 第10-11页 |
| ·图像融合技术在智能交通系统中的应用 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要任务 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 视频交通信息检测系统设计方案 | 第14-29页 |
| ·视频交通信息检测系统总体结构 | 第14-15页 |
| ·系统的硬件平台 | 第15-24页 |
| ·视频检测卡的框架结构 | 第16-18页 |
| ·TMS320DM642 简介 | 第18-19页 |
| ·TMS320DM642 的体系结构 | 第19-24页 |
| ·系统的软件平台 | 第24-28页 |
| ·DSP 软件开发环境 | 第24-25页 |
| ·DSP 软件开发工具 | 第25-26页 |
| ·DSP 软件开发流程 | 第26-28页 |
| ·DSP 程序的仿真 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 小波变换的基本理论 | 第29-39页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第29-30页 |
| ·傅里叶变换 | 第29-30页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第30页 |
| ·小波变换 | 第30页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第30-36页 |
| ·小波变换理论 | 第30-32页 |
| ·多分辨率分析 | 第32-34页 |
| ·二维图像的Mallat 算法 | 第34-36页 |
| ·紧支集正交小波的性质和构造 | 第36-38页 |
| ·由正交尺度函数构造正交小波基 | 第37页 |
| ·紧支集正交小波基的构造 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 多源图像像素级融合算法研究 | 第39-54页 |
| ·图像融合技术的研究现状 | 第39-42页 |
| ·图像融合技术的发展 | 第39-40页 |
| ·图像融合前的预处理 | 第40-41页 |
| ·图像融合的级别 | 第41-42页 |
| ·多源图像像素级融合常用算法 | 第42-45页 |
| ·常用的基于空间域的图像融合算法 | 第42-44页 |
| ·基于变换域的图像融合算法 | 第44-45页 |
| ·图像融合质量的评价 | 第45-49页 |
| ·均方根误差 | 第46页 |
| ·标准偏差 | 第46页 |
| ·熵差 | 第46-47页 |
| ·互信息熵 | 第47页 |
| ·Xydeas-Petrovi? 指标 | 第47-48页 |
| ·Piella 指标 | 第48-49页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第49-53页 |
| ·小波图像融合原理 | 第49-50页 |
| ·融合规则 | 第50-52页 |
| ·影响融合质量的因素 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 图像融合在视频交通信息检测系统中的应用 | 第54-62页 |
| ·区域化融合的视频交通信息检测算法设计 | 第54-59页 |
| ·基于虚拟检测线组的检测算法 | 第54-55页 |
| ·区域化的图像融合 | 第55-57页 |
| ·检测算法流程介绍 | 第57-59页 |
| ·基于局部梯度平均模值的图像融合算法 | 第59-61页 |
| ·低频系数融合规则 | 第60页 |
| ·高频系数融合规则 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第62-68页 |
| ·实验方法与结果 | 第62-66页 |
| ·检测准确性测试 | 第62-65页 |
| ·实时性测试 | 第65-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-67页 |
| ·晴朗白天情况实验结果分析 | 第66页 |
| ·晴朗夜晚情况实验结果分析 | 第66页 |
| ·雾天雨天情况实验结果分析 | 第66-67页 |
| ·实时性测试结果分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
