基于视觉的高速公路车型检测系统的算法研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-13页 |
| ·智能交通系统简介 | 第9-10页 |
| ·国内外智能交通系统的发展 | 第10-11页 |
| ·车流量检测技术简介 | 第11-12页 |
| ·国内外交通车辆视频检测技术的发展概况 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理预备知识简介 | 第15-32页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·彩色图像空间 | 第15-17页 |
| ·RGB 颜色空间（模式） | 第16页 |
| ·YUV 颜色空间 | 第16页 |
| ·HSI 颜色空间 | 第16-17页 |
| ·图像滤波处理 | 第17-19页 |
| ·均值滤波 | 第17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·实验对比分析 | 第18-19页 |
| ·基本灰度变换 | 第19-21页 |
| ·线性变换 | 第20页 |
| ·非线性变换 | 第20-21页 |
| ·直方图处理 | 第21-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-22页 |
| ·直方图规定化 | 第22-23页 |
| ·数学形态学 | 第23-30页 |
| ·基本定义 | 第24-26页 |
| ·腐蚀（Erosion） | 第26页 |
| ·膨胀（dilation） | 第26-28页 |
| ·开运算（open operation） | 第28-30页 |
| ·闭运算（close operation） | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 运动车辆的检测与提取 | 第32-47页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·光流法 | 第32-33页 |
| ·帧间差分法 | 第33-34页 |
| ·背景差分法 | 第34-36页 |
| ·背景提取（建模）算法 | 第36-41页 |
| ·高斯背景模型 | 第36-37页 |
| ·混合高斯模型 | 第37-39页 |
| ·平均背景模型 | 第39-41页 |
| ·三帧联合算法 | 第41-46页 |
| ·算法原理 | 第41-44页 |
| ·有效联合的判定方法 | 第44页 |
| ·交通视频图像三帧联合算法实验 | 第44-46页 |
| ·本算法的优势和不足 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 目标车辆的边缘提取与车型判别 | 第47-74页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·图像分割 | 第47-49页 |
| ·图像分割定义 | 第47-48页 |
| ·图像分割基本原理 | 第48-49页 |
| ·基于边界的分割--边缘提取（检测） | 第49-50页 |
| ·边缘的定义 | 第49页 |
| ·边缘的类型 | 第49-50页 |
| ·边缘的判定 | 第50页 |
| ·边缘检测算法 | 第50-64页 |
| ·边缘检测过程概述 | 第51页 |
| ·典型一阶边缘检测算子 | 第51-55页 |
| ·典型二阶边缘检测算子 | 第55-58页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第58-63页 |
| ·各边缘检测算子的性能对比分析 | 第63-64页 |
| ·本文的快速边缘提取算法 | 第64-67页 |
| ·算法原理 | 第64-66页 |
| ·实验对比分析 | 第66-67页 |
| ·目标车辆的车型判定 | 第67-73页 |
| ·线性分类问题的支持向量机 | 第67-70页 |
| ·目标车辆特征向量的提取 | 第70-72页 |
| ·车型分类机的学习与测试 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-75页 |
| ·论文总结 | 第74页 |
| ·不足与展望 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76页 |
