基于视频的车型识别中关键技术的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·基于视频的车型识别系统简介 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 视频序列中的图像处理 | 第15-26页 |
| ·视频图像的采集 | 第15-16页 |
| ·视频采集常用设备 | 第15页 |
| ·视频序列图像成像原理 | 第15-16页 |
| ·图像简介 | 第16-19页 |
| ·图像的颜色空间 | 第16-19页 |
| ·视频图像的随机噪声 | 第19-20页 |
| ·中值滤波算法 | 第19-20页 |
| ·形态学处理 | 第20-25页 |
| ·数学形态学概述 | 第20-21页 |
| ·形态学基本操作 | 第21-22页 |
| ·连通域的划分 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于视频的运动车辆检测 | 第26-32页 |
| ·运动目标检测算法 | 第26-28页 |
| ·背景差分法 | 第27-28页 |
| ·基于虚拟线框的运动检测算法 | 第28-31页 |
| ·原理 | 第28页 |
| ·检测区域的确定 | 第28-29页 |
| ·算法流程 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于形状特征的车型识别方法 | 第32-46页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·图像模式识别 | 第32-33页 |
| ·图像的特征提取 | 第33页 |
| ·特征提取 | 第33-36页 |
| ·边缘检测算法 | 第33-34页 |
| ·特征描述 | 第34-36页 |
| ·基于形状的目标特征的提取 | 第36-39页 |
| ·矩特征的提取 | 第37-38页 |
| ·形状统计特征 | 第38-39页 |
| ·模板样本库的建立 | 第39页 |
| ·分类识别算法 | 第39-45页 |
| ·识别算法简介 | 第40页 |
| ·基于近邻法的车型识别 | 第40-42页 |
| ·实验过程 | 第42-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
