| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究的目的 | 第8页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 图像分割的相关技术 | 第11-15页 |
| 2.1 图像分割的定义 | 第11页 |
| 2.2 图像分割算法 | 第11-14页 |
| 2.2.1 分割算法的分类 | 第11-14页 |
| 2.3 本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 基于边缘的图像分割 | 第15-21页 |
| 3.1 引言 | 第15页 |
| 3.2 边缘检测算子 | 第15-19页 |
| 3.2.1 梯度算子 | 第15-16页 |
| 3.2.2 罗伯特(Roberts)梯度算子 | 第16页 |
| 3.2.3 拉普拉斯算子(Laplace)和 LOG 算子 | 第16-17页 |
| 3.2.4 Canny算子 | 第17-19页 |
| 3.3 边缘跟踪 | 第19-20页 |
| 3.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第四章 改进的 CANNY 算子的图像分割及其在车辆检测中的应用 | 第21-39页 |
| 4.1 引言 | 第21-22页 |
| 4.2 基于改进的 CANNY算子的边缘检测 | 第22-29页 |
| 4.2.1 传统的 Canny 边缘检测算法 | 第22页 |
| 4.2.2 改进后的 Canny 算子 | 第22-23页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 4.2.4 边缘跟踪 | 第25-26页 |
| 4.2.5 提取目标 | 第26-29页 |
| 4.3 在车辆检测中的应用 | 第29-38页 |
| 4.3.1 车辆检测应用总体介绍 | 第29-30页 |
| 4.3.2 分割出车辆的意义 | 第30页 |
| 4.3.3 车辆检测视频库简介 | 第30-31页 |
| 4.3.4 车辆检测应用的结构设计 | 第31-33页 |
| 4.3.5 车辆检测应用的具体实现 | 第33-38页 |
| 4.3.6 识别的效果 | 第38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 全文总结 | 第39页 |
| 5.2 展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 个人简历 | 第44页 |