本站原创摘要3-4
ABSTRACT4-6
目录6-10
第一章 绪论10-18
1.1 课题探讨的背景与作用10-11
1.2 基于内容的视频检索技术11-13
1.2.1 检索系统的基本构成11-12
1.2.2 检索系统的结构浅析12-13
1.3 国内外探讨近况13-15
1.4 论文的主要探讨内容15-16
1.5 论文的组织结构16-18
第二章 关键帧的提取18-30
2.1 动态目标的检测与跟踪18-19
2.1.1 动态目标检测18-19
2.1.2 动态目标跟踪19
2.2 常用的几种关键帧提取策略19-23
2.2.1 关键帧的概述19-20
2.2.2 基于镜头的策略20-21
2.2.3 基于内容浅析的策略21-22
2.2.4 基于运动的浅析法22
2.2.5 基于聚类的关键帧提取策略22-23
2.3 结合虚拟检测线技术的基于运动对象面积的关键帧提取23-28
2.3.1 基于运动面积的关键帧提取策略23-25
2.3.2 虚拟检测线技术25-26
2.3.3 结合虚拟检测线技术的基于运动面积的关键帧提取26-27
2.3.4 实验结果27-28
2.4 本章小节28-30
第三章 车辆预处理技术与算法30-44
3.1 图像平滑30-32
3.1.1 线性滤波30-31
3.1.2 中值滤波31-32
3.2 图像灰度化32-33
3.3 图像均衡化33
3.4 图像分割33-36
3.4.1 图像的阈值选择34-35
3.4.2 本论文所用策略35-36
3.5 图像边缘检测36-39
3.5.1 基于梯度的边缘检测36-37
3.5.2 Canny边缘检测算子37-38
3.5.3 Laplace边缘检测算子38-39
3.5.4 几种边缘检测算法的比较39
3.6 图像归一化39-42
3.6.1 尺度归一化39-41
3.6.2 角度归一化41-42
3.7 本章小结42-44
第四章 融合车辆多特点的层次检索44-66
4.1 检索中常用的特点44-47
4.1.1 颜色特点44
4.1.2 纹理特点44-46
4.1.3 形状特点46-47
4.2 颜色模型47-50
4.2.1 混合颜色模型47-48
4.2.2 色调/饱和度/亮度型颜色空间48-50
4.2.3 非线性亮度/色度型颜色空间50
4.3 车辆特点提取与识别50-60
4.3.1 提取颜色特点51-54
4.3.2 提取几何特点54-57
4.3.3 提取边缘特点57-60
4.4 多特点归一化60-62
4.4.1 内部特点归一化60
4.4.2 外部归一化60-61
4.4.3 图像的相似性度量61-62
4.5 实验结果及浅析62-64
4.5.1 利用车辆几何特点初步检索62-63
4.5.2 综合颜色与边缘特点的二次检索63-64
4.5.3 实验结果浅析64
4.6 本章小结64-66
第五章 系统设计与实现66-82
5.1 本论文检索系统的总体设计66-68
5.1.1 系统总体设计要求66
5.1.2 系统总体结构66-67
5.1.3 系统功能模块介绍67-68
5.2 本论文检索系统的具体实现68-75
5.2.1 常用的视频检索方式69
5.2.2 本系统采取的检索方式69-70
5.2.3 示例检索70-71
5.2.4 对象检索71-73
5.2.5 视频段检索73-74
5.2.6 视频浏览74-75
5.3 关联视频段浏览的设计与实现75-79
5.3.1 硬盘录像机76-77
5.3.2 硬盘录像机功能及存储方式77-78
5.3.3 视频段检索流程78
5.3.4 实现结果78-79
5.4 本章小结79-82
第六章 总结与展望82-84
6.1 工作总结82-83
6.2 工作展望83-84
致谢84-86