改进的阴影消除算法在车辆检测与跟踪中的应用

"基于视频图像处理的车辆检测与跟踪算法研究.pdf" 这篇全日制硕士学位论文由张海燕撰写，指导教师为朱世松教授和李长青教授，专业领域为计算机科学与技术，研究方向聚焦于图像处理与模式识别。论文的核心在于解决基于视频图像处理中的车辆检测与跟踪算法问题，特别是如何有效地消除运动车辆区域内的阴影，以提高车辆检测的准确性。 论文提出了一种创新的阴影去除方法，该方法结合了改进的自动标记算法和OSTU双阈值灰度增强算法。首先，通过像素点的压缩和释放，对自动标记算法进行了优化，提高了对图像细节的识别能力。接着，利用OSTU双阈值技术进行图像分割，将图像划分为不同的区域。然后，针对分割后的区域进行不同程度的灰度增强，以提升图像的对比度和清晰度。最后，应用背景差分算法，有效地消除阴影部分，从而得到无阴影的车辆图像。 与传统阴影消除算法相比，这种方法表现出更好的效果。车辆检测是智能交通系统中的重要环节，准确的阴影去除对于提高车辆检测和跟踪的精度至关重要。此外，车辆检测和跟踪算法的研究对于交通安全、交通流量分析、违法行为监控等方面具有广泛的应用价值。 论文还包含了原创性声明和使用授权声明，表明作者张海燕对其研究成果的所有权，并同意学校有权保留和使用学位论文。在致谢部分，作者表达了对导师、同学和家人的感激之情，强调了他们在学术成长过程中的支持和帮助。 这篇论文深入探讨了视频图像处理在车辆检测和跟踪中的关键问题，提出的阴影去除算法为相关领域的研究提供了新的思路和方法，对于提升智能交通系统的效能具有重要意义。