隧道场景下车辆目标识别中的光照干扰抑制技术研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及课题的提出 | 第11-14页 |
| 1.2.1 光照抑制技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 研究现状分析及课题的提出 | 第13-14页 |
| 1.3 研究的主要内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 2 隧道场景下光照干扰抑制关键技术及研究方案 | 第15-23页 |
| 2.1 隧道场景下光照干扰的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.1 环境光照干扰的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 车辆光照干扰的特点 | 第16页 |
| 2.2 隧道场景下光照干扰抑制关键技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 运动分割 | 第16-18页 |
| 2.2.2 光照干扰判别 | 第18-19页 |
| 2.2.3 光照干扰抑制 | 第19页 |
| 2.3 隧道场景下光照干扰抑制研究方案 | 第19-22页 |
| 2.3.1 隧道场景的背景建模方法 | 第20页 |
| 2.3.2 环境光照干扰抑制方法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 车辆光照干扰抑制方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于视频的车辆目标提取方法 | 第23-34页 |
| 3.1 背景建模 | 第23-29页 |
| 3.1.1 传统背景建模方法 | 第23-25页 |
| 3.1.2 基于邻域帧间特性的背景建模方法提出 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于邻域帧间特性的背景建模方法实现 | 第26-28页 |
| 3.1.4 背景建模对比实验 | 第28-29页 |
| 3.2 背景更新 | 第29-31页 |
| 3.2.1 背景缓慢变化 | 第30页 |
| 3.2.2 背景整体突变 | 第30-31页 |
| 3.3 基于背景差分的车辆目标提取 | 第31-33页 |
| 3.3.1 前景提取 | 第31-32页 |
| 3.3.2 图像平滑去噪 | 第32页 |
| 3.3.3 车辆目标分割 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于区域离散性的环境光照干扰抑制方法 | 第34-46页 |
| 4.1 环境光照突变特征分析 | 第34-36页 |
| 4.1.1 环境光照布设特征 | 第34页 |
| 4.1.2 环境光照强度特征 | 第34-36页 |
| 4.1.3 环境光照干扰分布特征 | 第36页 |
| 4.2 环境光照特征提取 | 第36-42页 |
| 4.2.1 前景区域分割 | 第36-37页 |
| 4.2.2 区域特性分析 | 第37-41页 |
| 4.2.3 区域离散性分析 | 第41-42页 |
| 4.3 环境光照干扰抑制 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于梯度特征的车辆光照干扰抑制方法 | 第46-58页 |
| 5.1 车辆光照模型建立 | 第46-49页 |
| 5.1.1 隧道场景空间结构特征分析 | 第46-47页 |
| 5.1.2 光照模型选取 | 第47-48页 |
| 5.1.3 车辆光照强度 | 第48-49页 |
| 5.2 车辆光照梯度特征分析 | 第49-51页 |
| 5.2.1 单侧光照区域梯度特征 | 第49-50页 |
| 5.2.2 双侧光照叠加区域梯度特征 | 第50-51页 |
| 5.3 车辆光照干扰抑制方法 | 第51-55页 |
| 5.3.1 图像的梯度求取方法 | 第51-52页 |
| 5.3.2 前景掩膜建立 | 第52-54页 |
| 5.3.3 车辆光照干扰抑制 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 光照干扰抑制技术应用及验证 | 第58-62页 |
| 6.1 应用环境 | 第58页 |
| 6.2 技术验证流程 | 第58-59页 |
| 6.3 光照干扰抑制技术验证结果及分析 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 7 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第69页 |
| B. 作者在攻读学位期间发表的专利 | 第69页 |
| C. 作者在攻读学位期间参与的项目 | 第69页 |
