基于EMD非相似距离度量的车型自动识别的研究及应用
| 第一章 引言 | 第1-13页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究动态分析 | 第9-12页 |
| ·论文研究主题、相关技术及创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 视频图象车辆检测车型分类平台简介 | 第13-19页 |
| ·车辆检测硬件平台 | 第13-14页 |
| ·图象检测软件平台 | 第14-18页 |
| ·实际应用软件 | 第14-15页 |
| ·仿真软件平台 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像处理部分 | 第19-44页 |
| ·摄像头的监视角度的选择分析 | 第19-20页 |
| ·交通场景环境分析 | 第20-21页 |
| ·图象处理的目标分析 | 第21-24页 |
| ·视频序列图象处理流程 | 第24-30页 |
| ·数字图象处理原理 | 第24-25页 |
| ·视频序列图象处理流程 | 第25-26页 |
| ·图像差分处理 | 第26-27页 |
| ·边缘检测处理 | 第27-30页 |
| ·车辆目标提取问题讨论 | 第30-33页 |
| ·背景图象初始化和背景图象动态更新 | 第33-38页 |
| ·分割策略 | 第34页 |
| ·自适应的背景更新 | 第34-35页 |
| ·动态的门限更新 | 第35-36页 |
| ·自动背景提取 | 第36页 |
| ·仿真结果 | 第36-38页 |
| ·消除阴影干扰的L*a*b方法策略 | 第38-43页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·L*a*b彩色空间原理分析 | 第39-42页 |
| ·RGB彩色空间转换L*a*b彩色空间的算法实现 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 车型自动识别部分 | 第44-56页 |
| ·车型自动识别原理 | 第44-53页 |
| ·车型自动识别基本方法 | 第44-46页 |
| ·车型的堆土机距离非相似度量策略 | 第46-49页 |
| ·形状局部上下文描述符 | 第49-50页 |
| ·对形状局部上下文描述符的不变性和健壮性的分析 | 第50-51页 |
| ·车型自动识别的度量嵌入快速近似算法 | 第51-53页 |
| ·车型识别算法的实现 | 第53-54页 |
| ·车型识别仿真结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-69页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69页 |
