雪情监控视频图像分析技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 序言 | 第8-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 降雪视频图像分析存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第17页 |
| 1.4.2 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 视频图像中雪的特征分析 | 第19-30页 |
| 2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2 雪的物理特性 | 第20-23页 |
| 2.2.1 降雪的形成 | 第20-21页 |
| 2.2.2 雪的形状及大小 | 第21-23页 |
| 2.3 雪的光学特性 | 第23-27页 |
| 2.3.1 雪在图像中的亮度 | 第23-26页 |
| 2.3.2 降雪引起的像素点亮度变化 | 第26-27页 |
| 2.4 雪的时空特性 | 第27-29页 |
| 2.4.1 雪的空间分布 | 第27页 |
| 2.4.2 雪的时域特性 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 降雪视频图像分割技术 | 第30-46页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 图像的色彩模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 图像的平滑与增强分析 | 第31-33页 |
| 3.3 连续多帧帧间差检测算法 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第34-36页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 基于K均值聚类的背景差分法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 基本思想 | 第38-40页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.5 两种分割算法对比 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 视频图像雪情分析 | 第46-56页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 气象预报中的降雪等级及判断标准 | 第46-47页 |
| 4.3 视频图像降雪情况分析 | 第47-55页 |
| 4.3.1 基本思想 | 第48-51页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
