基于改进光流法的运动目标检测与跟踪研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状及发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪研究现状及发展 | 第12-13页 |
| 1.3 有关光流法的发展 | 第13页 |
| 1.4 本文主要的研究内容以及大致框架 | 第13-15页 |
| 第二章 图像预处理 | 第15-28页 |
| 2.1 视频图像噪声去除 | 第15-17页 |
| 2.1.1 均值滤波 | 第15-16页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第16-17页 |
| 2.1.3 低通滤波 | 第17页 |
| 2.2 运动目标检测图像预处理 | 第17-24页 |
| 2.2.1 视频图像的灰度化 | 第18页 |
| 2.2.2 视频图像去噪 | 第18-21页 |
| 2.2.3 灰度图像直方图 | 第21-23页 |
| 2.2.4 灰度图像直方图均衡化 | 第23-24页 |
| 2.3 边缘检测 | 第24-27页 |
| 2.3.1 一阶梯度算子 | 第24-26页 |
| 2.3.2 二阶梯度算子 | 第26页 |
| 2.3.3 Canny算子 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于光流法的运动目标检测 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 常用的运动目标检测 | 第28-36页 |
| 3.2.1 帧间差分法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 背景减除法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 光流法 | 第31-33页 |
| 3.2.4 光流场与运动场的联系 | 第33-36页 |
| 3.3 运动目标检测方法选择 | 第36-39页 |
| 3.3.1 检测方法选择 | 第36-37页 |
| 3.3.2 边缘算子选择 | 第37-39页 |
| 3.4 光流矢量的改进计算 | 第39-41页 |
| 3.4.1 图像金字塔 | 第39页 |
| 3.4.2 计算光流矢量 | 第39-40页 |
| 3.4.3 光流聚类 | 第40-41页 |
| 3.4.4 光流矢量计算对比分析 | 第41页 |
| 3.5 运动目标检测结果对比 | 第41-44页 |
| 3.5.1 静态背景下的运动目标检测 | 第42页 |
| 3.5.2 动态背景下的运动目标检测 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 结合卡尔曼滤波与光流法的运动目标跟踪 | 第45-50页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 运动目标跟踪算法 | 第45-46页 |
| 4.2.1 基于模型驱动的跟踪方法 | 第45页 |
| 4.2.2 基于数据驱动的跟踪方法 | 第45-46页 |
| 4.3 辅助跟踪的运动模型 | 第46-47页 |
| 4.3.1 粒子滤波 | 第46页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波 | 第46页 |
| 4.3.3 Mean Shift跟踪算法 | 第46-47页 |
| 4.4 结合卡尔曼滤波与光流法的运动目标跟踪 | 第47页 |
| 4.4.1 改进思路 | 第47页 |
| 4.5 跟踪实验验证 | 第47-49页 |
| 4.5.1 运动目标跟踪效果对比 | 第47-49页 |
| 4.5.2 运动目标跟踪实时性对比 | 第49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 本文总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第56页 |
