基于视频图像处理的交通流量检测技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·车流量检测技术比较 | 第9-11页 |
| ·视频检测技术的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·视频检测装置研究现状 | 第11-12页 |
| ·视频图像检测算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第13-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-16页 |
| 第二章 视频车流量检测中的图像处理技术 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·视频图像的色彩空间及转换 | 第17-21页 |
| ·RGB模型 | 第17-18页 |
| ·HSI模型 | 第18-20页 |
| ·YUV模型 | 第20-21页 |
| ·CIE颜色空间 | 第21页 |
| ·视频图像的预处理 | 第21-24页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第21-22页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第22-23页 |
| ·其他相关数字图像处理技术 | 第23-24页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第24-27页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第25-26页 |
| ·开运算和闭运算 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车辆目标的检测与提取 | 第28-50页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·车辆目标检测的基本方法 | 第28-36页 |
| ·光流场分析法 | 第29-31页 |
| ·帧间差分法 | 第31-32页 |
| ·背景差分法 | 第32-34页 |
| ·算法的评价及选取 | 第34-36页 |
| ·改进K-均值聚类的车辆目标检测 | 第36-43页 |
| ·常用背景建模方法 | 第36-39页 |
| ·改进 k-均值聚类的背景建模 | 第39-42页 |
| ·仿真比较 | 第42-43页 |
| ·鲁棒自适应背景更新及目标检测 | 第43-48页 |
| ·背景更新 | 第44-45页 |
| ·车辆目标检测 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 阴影的检测与去除 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·阴影特性及模型 | 第50-53页 |
| ·常用阴影检测算法 | 第53-56页 |
| ·改进支持向量机的阴影检测算法 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于视频的车流量检测系统的设计 | 第62-68页 |
| ·设计思想和算法实现 | 第62-65页 |
| ·软件实现 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-77页 |
