| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 视频采集与图像预处理 | 第14-22页 |
| 2.1 视频采集 | 第14-16页 |
| 2.1.1 摄像机 | 第14-15页 |
| 2.1.2 硬盘录像机 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 获取单帧图像 | 第16-17页 |
| 2.2.2 噪声类型分析 | 第17-18页 |
| 2.2.3 图像去噪算法研究 | 第18-19页 |
| 2.2.4 小波变换去噪算法 | 第19-21页 |
| 2.2.5 图像的小波去噪结果 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 动态目标的检测算法研究 | 第22-30页 |
| 3.1 动态目标检测算法的研究 | 第22页 |
| 3.2 帧间差分法 | 第22-25页 |
| 3.3 背景差分法 | 第25-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 动态目标的跟踪算法研究 | 第30-42页 |
| 4.1 卡尔曼滤波算法的动态目标跟踪 | 第30-33页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波算法简介 | 第30-31页 |
| 4.1.2 卡尔曼跟踪算法 | 第31-32页 |
| 4.1.3 卡尔曼多目标跟踪算法 | 第32-33页 |
| 4.2 均值漂移算法的动态目标跟踪 | 第33-39页 |
| 4.2.1 均值漂移算法简介 | 第33-34页 |
| 4.2.2 非参量核概率密度估计和均值漂移迭代过程 | 第34-35页 |
| 4.2.3 均值漂移算法中核函数的选择 | 第35-36页 |
| 4.2.4 基于加权的颜色模型 | 第36页 |
| 4.2.5 均值漂移算法跟踪原理 | 第36-37页 |
| 4.2.6 均值漂移跟踪算法步骤与实验结果 | 第37-39页 |
| 4.3 均值漂移法的跟踪轨迹提取 | 第39-41页 |
| 4.3.1 跟踪轨迹提取 | 第39-40页 |
| 4.3.2 跟踪轨迹提取实验结果 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 卡尔曼与均值漂移算法的对比及改进 | 第42-52页 |
| 5.1 实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 5.1.1 强、弱光照下跟踪对比实验 | 第42-45页 |
| 5.1.2 静态背景与动态背景下跟踪对比实验 | 第45-46页 |
| 5.1.3 动态目标被遮挡时的跟踪对比实验 | 第46-49页 |
| 5.2 改进的均值漂移跟踪算法 | 第49-51页 |
| 5.2.1 改进的均值漂移算法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 改进后的均值漂移算法跟踪结果 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第52-53页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 讨论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |