基于改进混合高斯模型的运动车辆检测技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 ITS国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 运动车辆检测技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 运动车辆检测技术概述 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 常见运动车辆检测方法概述 | 第15-21页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 光流法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 背景减除法 | 第17-20页 |
| 2.2.4 常用运动车辆检测方法的比较 | 第20-21页 |
| 2.3 图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 中值滤波去噪 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像灰度化 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 融合边缘与混合高斯模型的运动车辆检测 | 第25-43页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 混合高斯模型介绍 | 第25-28页 |
| 3.2.1 混合高斯背景模型的建立 | 第25-26页 |
| 3.2.2 背景分布的选择 | 第26页 |
| 3.2.3 前景的判断及参数更新 | 第26-28页 |
| 3.3 混合高斯分布模型参数对检测结果的影响 | 第28-31页 |
| 3.3.1 高斯分布个数对检测结果的影响 | 第28-29页 |
| 3.3.2 阈值H对检测结果的影响 | 第29-30页 |
| 3.3.3 更新速率对检测结果的影响 | 第30-31页 |
| 3.4 融合边缘信息的混合高斯模型 | 第31-38页 |
| 3.4.1 混合高斯模型存在的不足 | 第31-32页 |
| 3.4.2 Canny算子原理 | 第32-34页 |
| 3.4.3 融合边缘信息的混合高斯模型实现 | 第34-38页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.5.1 准确率分析 | 第38-41页 |
| 3.5.2 处理速率分析 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于一阶梯度的YCrCb阴影消除 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 数学形态学处理 | 第43-48页 |
| 4.2.1 膨胀和腐蚀操作 | 第43-46页 |
| 4.2.2 开启和闭合 | 第46-48页 |
| 4.3 常见的阴影消除方法 | 第48-51页 |
| 4.3.1 基于HSV颜色空间的阴影消除方法 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于YCrCb颜色空间的阴影消除方法 | 第50-51页 |
| 4.4 基于改进YCrCb的阴影消除方法 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
