交通图象检测与处理方法研究
| 第一章 结论 | 第1-21页 |
| ·选题背景和意义 | 第12-13页 |
| ·交通图象检测与处理方法的研究现状及问题分析 | 第13-17页 |
| ·车流量视频检测方法 | 第14-15页 |
| ·车牌自动识别 | 第15-17页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第17-21页 |
| 第二章 基础知识 | 第21-31页 |
| ·数字图象的数据表达 | 第21-22页 |
| ·数字图象处理的基础知识 | 第22-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-31页 |
| 第三章 一种基于非模型的车流量视频检测方法 | 第31-55页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·本章算法概述 | 第32-33页 |
| ·视频检测预处理 | 第33-39页 |
| ·背景自动更新 | 第35-36页 |
| ·运动检测算法 | 第36-39页 |
| ·车流量视频检测算法 | 第39-46页 |
| ·车速视频检测算法 | 第46-51页 |
| ·其它交通参数的导出方法 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 一种基于模型的车流量视频检测方法 | 第55-72页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·本章算法概述 | 第55-58页 |
| ·检测区域分布 | 第58-59页 |
| ·运动图象分割 | 第59-60页 |
| ·基于目标的多尺度形态滤波 | 第60-61页 |
| ·运动角点跟踪 | 第61-66页 |
| ·运动车辆角点选择方法 | 第61-62页 |
| ·角点模型以及Kalman滤波 | 第62-63页 |
| ·运动角点的塔式匹配 | 第63-66页 |
| ·标号传递问题 | 第66-67页 |
| ·区域跟踪 | 第67-69页 |
| ·相似性度量 | 第67-68页 |
| ·遮挡问题 | 第68-69页 |
| ·实验分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于数学形态学的实时车牌定位方法研究 | 第72-87页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·本章算法概述 | 第73-74页 |
| ·基于抽象目标模型指导的图象分割方法 | 第74-76页 |
| ·图象预处理 | 第76-78页 |
| ·基于数学形态学和评价函数的车牌定位方法 | 第78-85页 |
| ·使用车牌纹理的特征参数膨胀 | 第78-79页 |
| ·一维脉冲滤波 | 第79页 |
| ·二值化方法 | 第79-82页 |
| ·基于车牌位置知识指导的附加窗检测 | 第82页 |
| ·基于线的数学形态学运算 | 第82-84页 |
| ·车牌提取 | 第84-85页 |
| ·实验分析 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 车牌图象预处理方法研究 | 第87-110页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·本章算法概述 | 第87-89页 |
| ·精细定位 | 第89-100页 |
| ·扩大车牌检测范围 | 第89页 |
| ·车牌底色检测 | 第89-91页 |
| ·区域标记 | 第91-95页 |
| ·车牌的精细定位 | 第95-100页 |
| ·切分方法 | 第100-105页 |
| ·车牌字符的各种特征参数 | 第101页 |
| ·车牌字符切分的参考点确定 | 第101-102页 |
| ·基于模糊理论和遗传算法的车牌字符切分方法 | 第102-105页 |
| ·车牌局部二值化方法 | 第105-109页 |
| ·算法模型 | 第105-106页 |
| ·阈值选择的算法 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章 车牌字符识别方法研究 | 第110-121页 |
| ·引言 | 第110页 |
| ·本章算法概述 | 第110-112页 |
| ·算法详解 | 第112-120页 |
| ·字符的归一化 | 第112-113页 |
| ·基于概率统计的车牌字符识别方法 | 第113-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第八章 结论与展望 | 第121-124页 |
| ·本文主要研究成果 | 第121-122页 |
| ·后续工作及发展方向 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-136页 |
| 发表文章及工作 | 第136-137页 |
