视频图像中运动车辆检测与跟踪技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及应用概况 | 第9-12页 |
| ·运动目标检测方法的研究状况 | 第11页 |
| ·运动目标跟踪方法的研究状况 | 第11-12页 |
| ·研究的主要内容及论文结构安排 | 第12-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 图像的预处理 | 第14-19页 |
| ·图像噪声的去除 | 第14-16页 |
| ·均值滤波法 | 第14-15页 |
| ·中值滤波法 | 第15-16页 |
| ·数学形态学滤波 | 第16-18页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第17页 |
| ·开运算与闭运算 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 运动车辆检测方法的研究 | 第19-32页 |
| ·运动车辆检测的基本方法 | 第19-25页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·背景差分法 | 第20-22页 |
| ·基于像素灰度归类的背景重构差分法 | 第22-25页 |
| ·基于混合高斯模型的背景建模差分法 | 第25-29页 |
| ·混合高斯模型 | 第25-26页 |
| ·基于混合高斯模型的运动车辆检测 | 第26-28页 |
| ·运动车辆检测实验结果 | 第28-29页 |
| ·阴影去除 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 运动车辆跟踪方法的研究 | 第32-52页 |
| ·运动车辆跟踪的典型方法 | 第32-34页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第32-33页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第33页 |
| ·基于变形模板的跟踪方法 | 第33-34页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第34页 |
| ·基于SIFT特征的跟踪方法 | 第34-42页 |
| ·SIFT算法的基本原理 | 第35页 |
| ·SIFT算法的详细步骤 | 第35-41页 |
| ·SIFT特征点的匹配算法 | 第41-42页 |
| ·改进的SIFT算法(SIFT-PCA算法) | 第42-48页 |
| ·SIFT-PCA算法 | 第43-47页 |
| ·提取车辆颜色特征 | 第47-48页 |
| ·运动车辆的跟踪流程图及实验结果 | 第48-51页 |
| ·运动车辆跟踪具体过程 | 第48-49页 |
| ·运动车辆跟踪的实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-53页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
