| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状与存在的问题 | 第9-15页 |
| ·视频运动目标提取 | 第10-12页 |
| ·运动目标跟踪 | 第12-15页 |
| ·运动跟踪的难点问题 | 第15-16页 |
| ·论文研究的内容及其所做的工作 | 第16页 |
| ·论文的创新点 | 第16页 |
| ·论文的结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基于多帧边缘差异的视频运动对象分割方法 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·视频运动对象分割的概述 | 第19-29页 |
| ·差分 | 第19-20页 |
| ·二值化 | 第20-23页 |
| ·形态学图像滤波 | 第23-27页 |
| ·连通性检测 | 第27-29页 |
| ·论文采用的视频运动对象分割方法 | 第29-31页 |
| ·多帧间边缘差异检测 | 第29页 |
| ·采用聚类方法去除背景像素点 | 第29-30页 |
| ·采用数学形态学提取视频对象 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-34页 |
| 第三章 基于形心和矢量的视频对象跟踪算法 | 第34-42页 |
| ·算法原理及框图 | 第34页 |
| ·目标分割 | 第34页 |
| ·区域分割及区域形心、SAD、矢量的求得 | 第34-38页 |
| ·区域分割 | 第34-36页 |
| ·形心 | 第36-37页 |
| ·SAD | 第37-38页 |
| ·矢量 | 第38页 |
| ·区域匹配 | 第38-39页 |
| ·跟踪算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| 第四章 基于运动估计的KALMAN滤波视频对象跟踪算法 | 第42-58页 |
| ·算法原理 | 第42-43页 |
| ·运动估计 | 第43-48页 |
| ·运动向量与运动补偿 | 第43页 |
| ·运动补偿原理 | 第43-44页 |
| ·运动补偿预测技术 | 第44-45页 |
| ·MPEG-2运动补偿模式的矢量提取 | 第45-48页 |
| ·目标分割 | 第48页 |
| ·形心 | 第48页 |
| ·用KALMAN滤波进行目标跟踪 | 第48-55页 |
| ·滤波预测算法综述 | 第48-53页 |
| ·kalman滤波模型建立 | 第53-54页 |
| ·跟踪实现算法 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| 第五章 总结 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 研究生期间研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |