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多特征融合的图像匹配方法及在智能交通系统中的应用

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多特征融合的图像匹配方法及在智能交通系统中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景和意义第11页
  1.2 国内外研究现状第11-17页
    1.2.1 图像特征研究简介第11-14页
    1.2.2 车辆检测和跟踪研究简介第14-17页
  1.3 本文研究内容与章节安排第17-19页
第二章 车辆跟踪相关图像技术概述第19-31页
  2.1 引言第19页
  2.2 图像二值化第19-21页
    2.2.1 T阈值法第19页
    2.2.2 迭代法第19-20页
    2.2.3 双峰法第20页
    2.2.4 最大类间方差法(大津法)第20-21页
  2.3 数学形态滤波第21-23页
    2.3.1 图像形态学处理概念第21页
    2.3.3 膨胀和腐蚀第21-23页
    2.3.4 开运算和闭运算第23页
  2.4 显著性区域检测第23-25页
    2.4.1 IT模型第23-24页
    2.4.2 SR模型第24-25页
    2.4.3 HC/RC模型第25页
  2.5 目标特征提取与匹配第25-30页
    2.5.1 梯度特征第25-27页
    2.5.2 形状特征第27-28页
    2.5.3 模式特征第28-29页
    2.5.4 特征匹配第29-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第三章 结合BMS模型的车辆水平特征描述子生成法第31-40页
  3.1 引言第31页
  3.2 Boolean Map显著性区域检测第31-36页
    3.2.1 二值图的产生第32页
    3.2.2 注意图的计算第32-33页
    3.2.3 实验设置第33-34页
    3.2.4 实验结果第34-36页
  3.3 一种基于差分图像的车辆跟踪方法第36-39页
    3.3.1 计算差分图像并提取初步特征第37页
    3.3.2 生成车辆描述子第37页
    3.3.3 车辆特征匹配跟踪第37-38页
    3.3.4 实验分析与结果第38-39页
  3.4 本章小结第39-40页
第四章 一种基于邻近特征点夹角一致性约束的匹配提纯方法第40-46页
  4.1 引言第40页
  4.2 邻近特征点集夹角一致性约束与度量第40-43页
    4.2.1 邻近特征点夹角定义第40-41页
    4.2.2 邻近特征点集夹角一致性约束第41页
    4.2.3 基于相关系数的度量方法第41-42页
    4.2.4 算法流程第42-43页
  4.3 实验结果与分析第43-45页
  4.4 本章小结第45-46页
第五章 多特征融合的车辆跟踪系统第46-52页
  5.1 引言第46页
  5.2 多特征融合的车辆跟踪系统流程第46-47页
  5.3 基于图像特征的车辆检测第47-49页
    5.3.1 基于BMS模型和车辆水平特征的车辆检测算法第47-48页
    5.3.2 实验与分析第48-49页
  5.4 基于图像特征的车辆跟踪第49-51页
    5.4.1 基于邻近点夹角一致性约束的车辆跟踪算法第49页
    5.4.2 实验结果与分析第49-51页
  5.5 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-53页
  6.1 本文工作总结第52页
  6.2 未来工作展望第52-53页
参考文献第53-61页
致谢第61-62页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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