阴影特征的鲁棒性评价和阴影检测算法
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-18页 |
| 1.2.1 基于模型的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于本征图像方法的阴影检测 | 第13-15页 |
| 1.2.3 基于统计学习的方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 阴影特征概括 | 第16-18页 |
| 1.3 本论文的研究内容和组织结构 | 第18-21页 |
| 1.3.1 本文的研究思路和内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 太阳光照和相机成像模型 | 第21-31页 |
| 2.1 光照对计算机视觉的影响 | 第21-23页 |
| 2.2 光照建模及相机成像模型 | 第23-26页 |
| 2.2.1 太阳光照和阴影形成过程 | 第23-24页 |
| 2.2.2 黑体辐射模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 相机成像模型 | 第25-26页 |
| 2.3 基于物理成像模型的阴影特征 | 第26-30页 |
| 2.3.1 Finlayson的熵最小化模型 | 第27-28页 |
| 2.3.2 三色衰减模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 线性判别模型 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 颜色空间特征分析及阴影数据集 | 第31-39页 |
| 3.1 颜色空间简介 | 第31-33页 |
| 3.2 基于图像变换的阴影特征分析 | 第33-35页 |
| 3.3 阴影数据集的建立 | 第35-37页 |
| 3.3.1 目前的阴影数据集及存在的问题 | 第35-36页 |
| 3.3.2 阴影数据集 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 鲁棒性阴影特征评价 | 第39-55页 |
| 4.1 几种分类器介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 特征算子 | 第40-43页 |
| 4.3 阴影特征的鲁棒性实验 | 第43-54页 |
| 4.3.1 阴影特征性能验证 | 第43-47页 |
| 4.3.2 分类器检测实验 | 第47-52页 |
| 4.3.3 特征组合性实验 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 阴影检测算法 | 第55-61页 |
| 5.1 阴影检测技术存在的问题 | 第55-56页 |
| 5.2 边缘检测算子 | 第56页 |
| 5.3 新的阴影检测算法 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
