前言
1 绪论
1.1 交通监控
1.2 交通参数提取
1.3 车牌自动识别系统
1.4 道路识别
1.5 行人检测
2 数字图像处理基础
2.1 图像的数字化描述及基本概念
2.2 图像压缩
2.3 图像的滤波
2.4 图像的分割
2.5 图像检测技术
2.6 特征提取
2.7 图像形态学处理
3 交通监控系统
3.1 多路视频监视技术
3.2 闯红灯检测技术
3.3 超速检测技术
3.4 嵌入式实时dsp交通监控系统
.4 车牌检测与识别技术
4.1 概述
4.2 车牌定位提取
4.3 车牌分割及字符提取
4.4 字符辨识
5 交通视频图像的处理
5.1 视频成像变换
5.2 背景更新技术
5.3 运动检测算法
5.4 视频图像分割
5.5 基于彩色检测线线间差分的阴影消除方法
5.6 交通信息检测基础
5.7 交通参数提取
6 道路交通信息的视频检测技术
6.1 概述
6.2 非模型的道路交通信息视频检测
6.3 基于模型的交通信息视频检测方法
6.4 排队长度的视频检测
7 运动车辆的跟踪
7.1 车辆轨迹的视频跟踪思路
7.2 起始跟踪问题
7.3 轨迹跟踪方法
7.4 目标的合并和分离处理
7.5 跟踪实验
8 车辆视频导航技术初探
8.1 公路标识辨识技术简介
8.2 道路识别技术
8.3 道路模型匹配与跟踪
8.4 基于视频的前车检测
9 运动行人检测与分析
9.1 概述
9.2 运动行人检测的实现思想
9.3 运动行人检测算法
9.4 行人识别与跟踪
10 未来研究与展望
10.1 图像采集系统
10.2 图像鲁棒检测和识别
10.3 图像处理方法的实时性和有效性
主要参考文献