| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 第一节 课题研究的目的和意义 | 第5-7页 |
| 1．1．1． 概述 | 第5-7页 |
| 1．1．2． 采用路桥自动收费系统带来的优势： | 第7页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第7-11页 |
| 第三节 课题研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 汽车外形参数获取的图像处理方法 | 第14-42页 |
| 第一节 图像处理系统简介 | 第14-18页 |
| 2．1．1． 数字图像处理 | 第14页 |
| 2．1．2． 数字图像处理的内容和步骤 | 第14-16页 |
| 2．1．3． 数字图像处理系统 | 第16页 |
| 2．1．4． 图像采集装置的选取 | 第16-17页 |
| 2．1．5． 摄象机位置的设置 | 第17-18页 |
| 2．1．6 系统图像处理部分工作过程 | 第18页 |
| 第二节 汽车外形的边缘检测算法 | 第18-29页 |
| 2．2．1． 基于模板匹配的边缘检测算法 | 第21-23页 |
| 2．2．2． Robinson边缘检测算子及检测算法 | 第23-25页 |
| 2．2．3． Robinson边缘检测快速算法的实现 | 第25-29页 |
| 第三节 边缘图像的二值化处理 | 第29-32页 |
| 第四节 边缘图像的滤波处理 | 第32-38页 |
| 2．4．1． 二值腐蚀 | 第33-34页 |
| 2．4．2． 二值膨胀 | 第34-35页 |
| 2．4．3． 二值开 | 第35-36页 |
| 2．4．4． 二值闭 | 第36-37页 |
| 2．4．5． 二值形态学滤波的基本思想 | 第37-38页 |
| 第五节 汽车外形尺寸的求取 | 第38-39页 |
| 第六节 实验结果及讨论 | 第39-42页 |
| 2．6．1． 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 2．6．2． 实验结果误差讨论 | 第40-42页 |
| 第三章 汽车类型检测的分类器设计 | 第42-57页 |
| 第一节 模式识别技术简介 | 第42-46页 |
| 第二节 统计特征分类法 | 第46-52页 |
| 3．2．1． 概率分类法 | 第47-48页 |
| 3．2．2． 几何分类法（线性可分时） | 第48-52页 |
| 第三节 分类器的设计 | 第52-56页 |
| 3．3．1． 车辆分类标准的确定 | 第52-53页 |
| 3．3．2． 车辆分类参数的选择 | 第53-55页 |
| 3．3．3． 车辆分类器的设计 | 第55-56页 |
| 第四节 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录（一） | 第63-66页 |
| 附录（二） | 第66-67页 |