| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像去雾研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 标志定位检测与识别分类的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 雾霾环境标志识别的流程 | 第13页 |
| 1.4 论文框架结构和研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 图像雾霾检测识别 | 第15-22页 |
| 2.1 图像雾霾检测概述 | 第15-16页 |
| 2.2 雾霾图像特性及衰退原因 | 第16-17页 |
| 2.2.1 雾天图像特性 | 第16页 |
| 2.2.2 图像退化原因 | 第16-17页 |
| 2.3 基于区域特征的雾霾判别 | 第17-21页 |
| 2.3.1 图像亮度特征提取 | 第17-18页 |
| 2.3.2 图像对比度特征提取 | 第18-19页 |
| 2.3.3 图像雾霾检测判别 | 第19-20页 |
| 2.3.4 雾霾判别结果分析 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像的去雾处理 | 第22-30页 |
| 3.1 散射理论 | 第22-23页 |
| 3.2 雾霾图像模型 | 第23-24页 |
| 3.3 改进图像去雾算法 | 第24-29页 |
| 3.3.1 环境光的估计 | 第25页 |
| 3.3.2 全局大气光的估计 | 第25-26页 |
| 3.3.3 图像去雾效果比对 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 交通标志定位检测 | 第30-43页 |
| 4.1 交通标志的特征及分类 | 第30-31页 |
| 4.2 标志定位检测算法概述 | 第31-33页 |
| 4.2.1 颜色特征分割的标志定位 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于形状信息的交通标志检测 | 第32-33页 |
| 4.2.3 基于颜色形状特征的标志定位 | 第33页 |
| 4.3 基于颜色信息分割和形状特征定位的标志检测算法 | 第33-42页 |
| 4.3.1 图像分割 | 第34-36页 |
| 4.3.2 数学形态学开闭运算 | 第36-38页 |
| 4.3.3 边缘检测和轮廓提取 | 第38-40页 |
| 4.3.4 基于形状特征标志区域预分类 | 第40页 |
| 4.3.5 Hough变换 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 交通标志分类识别与试验结果 | 第43-51页 |
| 5.1 交通标志识别算法概述 | 第43-44页 |
| 5.2 基于模板匹配的标志识别算法 | 第44-46页 |
| 5.3 交通标志检测与识别系统实验结果分析 | 第46-50页 |
| 5.3.1 系统构成 | 第47页 |
| 5.3.2 交通标志识别结果分析 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 工作总结 | 第51-52页 |
| 6.2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |