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轮胎痕迹图像处理及识别算法研究

提要第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究的意义第14页
    1.2 研究现状及水平第14-16页
    1.3 研究内容第16-19页
        1.3.1 图像处理技术第16-17页
        1.3.2 数学形态学与边缘检测第17-18页
        1.3.3 图像特征分割第18-19页
    1.4 内容体系第19-21页
第2章 轮胎痕迹识别理论发展第21-37页
    2.1 痕迹识别第21-23页
        2.1.1 痕迹第21-22页
        2.1.2 痕迹特性第22页
        2.1.3 痕迹识别理论第22-23页
    2.2 轮胎花纹特征第23-28页
        2.2.1 轮胎的结构与分类第23-24页
        2.2.2 轮胎规格第24-25页
        2.2.3 车辆轮胎特征第25-28页
    2.3 轮胎痕迹识别第28-35页
        2.3.1 路面轮胎痕迹第29-31页
        2.3.2 车辆制动痕迹及特征第31-33页
        2.3.3 衣着上的轮胎痕迹第33-35页
    2.4 小结第35-37页
第3章 轮胎痕迹图像预处理第37-59页
    3.1 图像数字化第37-40页
    3.2 图像灰度变换第40-47页
        3.2.1 灰度校正第40-41页
        3.2.2 灰度化第41-45页
        3.2.3 均衡化第45-47页
    3.3 图像平滑第47-52页
        3.3.1 噪声第47-48页
        3.3.2 中值滤波去噪第48-49页
        3.3.3 维纳滤波去噪第49-52页
    3.4 图像锐化第52-57页
        3.4.1 梯度锐化第52-54页
        3.4.2 差分锐化第54-56页
        3.4.3 模板锐化第56-57页
    3.5 小结第57-59页
第4章 轮胎痕迹图像边缘检测第59-85页
    4.1 轮胎痕迹图像边缘检测算法第59-66页
        4.1.1 轮胎痕迹图像边缘第59-60页
        4.1.2 多种边缘检测优化算法比较第60-65页
        4.1.3 实验仿真第65-66页
    4.2 轮胎边缘检测的形态学算法第66-70页
        4.2.1 形态学及基本算法第66-67页
        4.2.2 形态学算法在轮胎痕迹边缘检测上的应用第67-70页
    4.3 轮胎痕迹彩色图像边缘识别第70-75页
        4.3.1 三基色第70-72页
        4.3.2 RGB 转化HSV 模型第72-74页
        4.3.3 RGB 转化NTSC 模型第74-75页
    4.4 不同种类轮胎痕迹图像边缘检测结果分析第75-84页
        4.4.1 地面轮胎痕迹图像边缘检测第75-78页
        4.4.2 衣着轮胎痕迹图像边缘检测第78-81页
        4.4.3 体表轮胎痕迹图像边缘检测第81-84页
    4.5 小结第84-85页
第5章 轮胎痕迹图像特征分割第85-107页
    5.1 图像特征分割第85-86页
    5.2 小波分析第86-93页
        5.2.1 小波多分辨分析第87-88页
        5.2.2 离散小波变换第88-89页
        5.2.3 小波的分解与重构(MALLAT 算法)第89-93页
    5.3 分水岭算法第93-99页
        5.3.1 分水岭算法原理第93-95页
        5.3.2 分水岭的数学表述第95-96页
        5.3.3 常用分水岭算法第96-97页
        5.3.4 分水岭算法的过度分割第97-99页
    5.4 改进的分水岭分割方法第99-105页
        5.4.1 形态学重建技术的前景标记第100-103页
        5.4.2 基于形态学的背景标记第103-104页
        5.4.3 计算分割函数的分水岭变换第104-105页
    5.5 小结第105-107页
第6章 轮胎痕迹图像实验结果与分析第107-127页
    6.1 地面轮胎痕迹图像处理结果分析第107-112页
        6.1.1 横向花纹轮胎痕迹图像第107-109页
        6.1.2 纵向花纹轮胎痕迹图像第109-111页
        6.1.3 人行路面轮胎痕迹图像第111-112页
    6.2 衣着轮胎痕迹图像处理结果分析第112-117页
        6.2.1 裤着轮胎痕迹图像第112-114页
        6.2.2 衣着轮胎痕迹图像第114-115页
        6.2.3 皮鞋轮胎痕迹图像第115-117页
    6.3 体表轮胎痕迹图像处理结果分析第117-121页
        6.3.1 面部轮胎痕迹图像第117-119页
        6.3.2 腹部轮胎痕迹图像第119-121页
    6.4 车辆轮胎花纹数据库系统第121-125页
        6.4.1 轮胎花纹建档的依据第121-122页
        6.4.2 轮胎花纹查档的思路第122页
        6.4.3 轮胎花纹数据库查询系统第122-125页
    6.5 小结第125-127页
第7章 总结与展望第127-129页
参考文献第129-135页
攻读博士学位期间发表学术论文及其他成果第135-137页
致谢第137页

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