| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·图像增强算法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·目标跟踪算法的研究现状 | 第12-15页 |
| ·论文的研究内容及研究成果 | 第15-17页 |
| 第二章 微光视频跟踪理论概述 | 第17-29页 |
| ·微光图像的特点 | 第17-18页 |
| ·图像增强常用算法 | 第18-21页 |
| ·灰度变换图像增强方法 | 第18-20页 |
| ·直方图调整图像增强方法 | 第20-21页 |
| ·运动目标检测常用算法 | 第21-27页 |
| ·差分检测法 | 第21-23页 |
| ·光流检测法 | 第23-24页 |
| ·高斯背景建模检测法 | 第24-27页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于空时三维直方图的微光图像增强算法 | 第29-37页 |
| ·空时三维直方图的建立 | 第29-31页 |
| ·空间二维直方图 | 第29-30页 |
| ·空时三维直方图 | 第30-31页 |
| ·微光图像的分割与增强 | 第31-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于颜色和边缘特征的均值迁移目标跟踪算法 | 第37-46页 |
| ·特征提取方法 | 第37-38页 |
| ·均值迁移目标跟踪算法 | 第38-41页 |
| ·模型表示 | 第38-39页 |
| ·巴特查理亚度量 | 第39-40页 |
| ·目标定位 | 第40-41页 |
| ·跟踪算法流程 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于目标和局部背景SURF 特征的跟踪算法 | 第46-58页 |
| ·SURF 特征提取与建模 | 第46-51页 |
| ·搜索区域 | 第47-48页 |
| ·SURF 特征提取 | 第48-50页 |
| ·目标与背景建模 | 第50-51页 |
| ·模型匹配 | 第51页 |
| ·模型更新 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |