视频中运动物体检测与跟踪的OpenCV实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与应用 | 第13-15页 |
| ·OpenCV概述 | 第15-16页 |
| ·开发环境的配置 | 第16-17页 |
| ·本文主要的研究内容与创新点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 2 视频序列图像的处理技术 | 第20-30页 |
| ·图像去噪 | 第20-25页 |
| ·高斯滤波 | 第21-23页 |
| ·均值滤波 | 第23页 |
| ·中值滤波 | 第23-24页 |
| ·形态学滤波 | 第24-25页 |
| ·其它滤波器 | 第25页 |
| ·图像增强 | 第25-26页 |
| ·直方图均衡化 | 第26-28页 |
| ·图像的二值化 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 运动目标检测算法 | 第30-36页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·光流场法 | 第30-32页 |
| ·背景差分法 | 第32-33页 |
| ·帧间差分法 | 第33-34页 |
| ·本文提出的算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 运动目标跟踪算法 | 第36-50页 |
| ·图像色彩空间 | 第36-37页 |
| ·目标的分割算法 | 第37-38页 |
| ·Mean Shift算法 | 第38-45页 |
| ·基本Mean Shift算法 | 第39-40页 |
| ·Mean Shift的应用 | 第40-45页 |
| ·CamShift算法 | 第45-47页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 系统设计与OpenCV编程实现 | 第50-59页 |
| ·基于OpenCV的跟踪框架的设计 | 第50-57页 |
| ·前景检测子模块的设计 | 第52-53页 |
| ·新团块检测子模块的设计 | 第53-54页 |
| ·团块跟踪子模块的设计 | 第54-55页 |
| ·轨迹生成子模块的设计 | 第55页 |
| ·轨迹后处理子模块的设计 | 第55-57页 |
| ·程序运行演示 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A 部分程序代码 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第72页 |
