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基于视频图像处理的车流检测算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-14页 | | ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 | | ·国内外研究现状 | 第10-11页 | | ·论文研究的主要内容 | 第11-14页 | | 第2章 图像处理预备知识与系统预处理 | 第14-25页 | | ·彩色图像空间 | 第14-16页 | | ·RGB颜色模式 | 第14页 | | ·YUV颜色模式 | 第14-15页 | | ·HSV颜色模式 | 第15-16页 | | ·图像滤波处理 | 第16-19页 | | ·均值滤波 | 第16-17页 | | ·中值滤波 | 第17页 | | ·形态学滤波 | 第17-18页 | | ·连通域滤波 | 第18-19页 | | ·图像分割 | 第19-23页 | | ·基于阈值的图像分割 | 第19-21页 | | ·基于边缘的图像分割 | 第21-22页 | | ·连通区域标记 | 第22-23页 | | ·选用的视频材料 | 第23-24页 | | ·预处理及实验结果 | 第24页 | | ·小结 | 第24-25页 | | 第3章 运动车辆检测算法研究 | 第25-42页 | | ·运动目标检测算法 | 第25-28页 | | ·帧间差分法 | 第25-26页 | | ·背景差分法 | 第26页 | | ·光流法 | 第26-28页 | | ·常见的背景提取算法 | 第28-32页 | | ·中值法背景建模 | 第28-29页 | | ·多帧平均背景建模 | 第29页 | | ·直方图统计背景建模 | 第29-30页 | | ·高斯背景建模 | 第30-32页 | | ·提出的背景建模方法 | 第32-36页 | | ·背景建模算法介绍 | 第32-34页 | | ·实验结果分析 | 第34-36页 | | ·单高斯模型背景更新 | 第36-37页 | | ·实时背景结果分析 | 第37-39页 | | ·前景目标提取及二值化 | 第39-41页 | | ·小结 | 第41-42页 | | 第4章 车辆阴影的检测与去除 | 第42-53页 | | ·阴影特性分析 | 第42-43页 | | ·几种常见的阴影检测方法 | 第43-50页 | | ·基于颜色空间的阴影检测 | 第43-47页 | | ·基于梯度特征的阴影检测 | 第47-50页 | | ·结合法阴影检测 | 第50-51页 | | ·目标区域特征提取 | 第51-52页 | | ·小结 | 第52-53页 | | 第5章 车辆交通参数提取 | 第53-60页 | | ·虚拟线圈检测基础 | 第53-54页 | | ·交通参数的定义 | 第53-54页 | | ·虚拟线圈的设置 | 第54页 | | ·检测线灰度变化的车辆计数判定 | 第54-56页 | | ·提出的车辆计数判定法 | 第56-58页 | | ·实验结果分析 | 第58-59页 | | ·小结 | 第59-60页 | | 第6章 总结与展望 | 第60-63页 | | ·总结 | 第60-61页 | | ·展望 | 第61-63页 | | 参考文献 | 第63-67页 | | 致谢 | 第67页 |
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论文编号BS44891，这篇论文共67页
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