| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 交通事件检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 图像去雾研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 存在不足 | 第14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 雾天图像去雾处理 | 第16-30页 |
| 2.1 彩色空间 | 第16-18页 |
| 2.1.1 RGB空间 | 第16-17页 |
| 2.1.2 HSI空间 | 第17-18页 |
| 2.2 雾天图像特性分析 | 第18-20页 |
| 2.2.1 雾天图像直方图特性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 雾天图像边缘特征 | 第19-20页 |
| 2.3 基于灰度直方图的雾天等级检测方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 常用的雾天等级检测方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于灰度直方图雾天等级检测 | 第21-23页 |
| 2.4 图像去雾处理 | 第23-29页 |
| 2.4.1 全局直方图均衡化 | 第23-24页 |
| 2.4.2 限制对比度直方图均衡化 | 第24-27页 |
| 2.4.3 实验结果比较 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 交通视频图像预处理 | 第30-40页 |
| 3.1 彩色图像灰度化 | 第30-31页 |
| 3.2 图像滤波 | 第31-34页 |
| 3.2.1 邻域均值滤波 | 第32-33页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第33-34页 |
| 3.3 阈值分割 | 第34-36页 |
| 3.3.1 迭代法 | 第34页 |
| 3.3.2 大津法(OTSU法) | 第34-35页 |
| 3.3.3 基于双峰直方图的谷底阈值法 | 第35-36页 |
| 3.4 边缘检测 | 第36-38页 |
| 3.4.1 Sobel边缘检测算子 | 第36-37页 |
| 3.4.2 Prewitt边缘检测算子 | 第37页 |
| 3.4.3 Canny边缘检测算子 | 第37-38页 |
| 3.5 检测区域提取 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 交通事件检测中的运动目标检测方法 | 第40-49页 |
| 4.1 概述 | 第40-44页 |
| 4.1.1 帧间差分法 | 第40-42页 |
| 4.1.2 背景差分法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 基于三帧差分与Prewitt算子结合的检测方法 | 第43-44页 |
| 4.2 运动目标检测 | 第44-48页 |
| 4.2.1 数学形态学处理 | 第44-46页 |
| 4.2.2 运动目标提取 | 第46-48页 |
| 4.3 本章总结 | 第48-49页 |
| 第五章 车辆逆行与行人检测研究 | 第49-57页 |
| 5.1 概述 | 第49-50页 |
| 5.1.1 基于区域的方法 | 第49-50页 |
| 5.1.2 基于特征的方法 | 第50页 |
| 5.1.3 基于模型的方法 | 第50页 |
| 5.1.4 基于轮廓的方法 | 第50页 |
| 5.2 运动目标特征提取 | 第50-52页 |
| 5.3 车辆逆行检测 | 第52-55页 |
| 5.3.1 特征相似度函数 | 第52-53页 |
| 5.3.2 车辆逆行检测 | 第53-54页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 5.4 行人识别 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文与取得的学术成果 | 第63页 |