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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容及章节安排
第二章 达芬奇技术
2.1 硬件平台介绍
2.1.1 高速DSP技术
2.1.2 TMS320DM642概述
2.2 软件平台介绍
2.3 本章小结
第三章 夜视图像增强
3.1 图像增强算法
3.1.1 物理模型
3.1.2 暗通道定义
3.1.3 暗通道先验
3.1.4 算法流程
3.2 改进算法
3.2.1 图像偏暗问题
3.2.2 处理时间问题
3.3图像增强实验
3.4本章小结
第四章 夜视图像的车辆识别
4.1 光流法介绍
4.2 基于梯度的方法
4.2.1 Horn-Schunck算法
4.2.2 Lucas-Kanade算法
4.2.3 金字塔光流法
4.3 基于光流法改进的Vibe车辆识别算法
4.4 车辆识别实验
4.5 本章小结
第五章 夜视图像的行人检测
5.1 特征提取
5.1.1 LBP特征
5.1.2 Haar-like特征
5.1.3 HOG特征
5.2 分类器
5.2.1 SVM分类器
5.2.2 神经网络分类器
5.2.3 Adaboost分类器
5.3基于SVM改进的Adaboost分类器
5.4 行人检测实验
5.4.1 分类器的训练及识别
5.4.2 实验及结果分析
5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致 谢
