基于可见光和红外热像仪的双目视觉运动目标跟踪
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-14页 |
缩略词 | 第14-15页 |
第一章 绪论 | 第15-25页 |
·研究背景 | 第15页 |
·研究问题的发展与现状 | 第15-21页 |
·视频监控系统的发展与现状 | 第15-17页 |
·基于立体视觉的智能监控 | 第17-20页 |
·相关技术及存在问题 | 第20-21页 |
·本文的主要研究工作 | 第21-23页 |
·本文的内容安排 | 第23-25页 |
第二章 二维直方图阈值分割算法 | 第25-42页 |
·阈值分割概述 | 第25-27页 |
·二维熵阈值线分割法 | 第27-34页 |
·二维熵阈值点分割法 | 第28-30页 |
·二维熵阈值线分割法 | 第30-32页 |
·分步骤二维熵阈值线分割算法 | 第32-34页 |
·基于二维直方图质心的阈值点分割方法 | 第34-36页 |
·二维直方图特性分析 | 第34-35页 |
·基于二维直方图质心的阈值点分割技术 | 第35-36页 |
·实验结果及分析 | 第36-41页 |
·分步骤二维熵阈值线分割算法实验结果及分析 | 第36-39页 |
·基于二维质心的阈值点分割算法实验结果及分析 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第三章 基于单目视觉的运动目标检测与跟踪 | 第42-60页 |
·运动目标检测与定位 | 第42-46页 |
·概述 | 第42-43页 |
·基于帧间差和背景差的运动目标检测与定位 | 第43-46页 |
·运动目标跟踪 | 第46-53页 |
·运动角点提取 | 第46-49页 |
·运动角点位置预测 | 第49-50页 |
·运动角点匹配 | 第50-51页 |
·运动角点分类 | 第51-52页 |
·区域跟踪 | 第52-53页 |
·实验及分析 | 第53-58页 |
·运动目标检测实验结果与分析 | 第53-56页 |
·运动目标匹配跟踪实验结果与分析 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-60页 |
第四章 异源图像视差匹配 | 第60-74页 |
·概述 | 第60-62页 |
·基于运动区域的视差匹配 | 第62-64页 |
·本文立体匹配算法 | 第64-69页 |
·基于目标列向量邻域的相关粗匹配 | 第64-65页 |
·基于投票策略的视差初步筛选 | 第65-66页 |
·基于NMI特征的视差二次匹配 | 第66-69页 |
·实验及分析 | 第69-72页 |
·匹配窗口宽度的选取 | 第70页 |
·本文算法匹配试验 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-74页 |
第五章 立体视觉 | 第74-103页 |
·概述 | 第74-77页 |
·双目立体测距原理 | 第77-82页 |
·摄像机模型 | 第77-79页 |
·立体视觉原理 | 第79-80页 |
·空间点三维重建方法 | 第80-81页 |
·统一坐标系下的空间点三维重建 | 第81-82页 |
·本文方法 | 第82-90页 |
·本文空间点三维重建模型 | 第82-86页 |
·未知参数标定思路 | 第86-87页 |
·采集真实数据 | 第87-89页 |
·具体实施步骤 | 第89-90页 |
·简化模型 | 第90-94页 |
·立体平行摄像模式 | 第91-92页 |
·立体汇聚摄像模式 | 第92-93页 |
·未知参数标定 | 第93-94页 |
·实验及分析 | 第94-102页 |
·双可见光立体测距 | 第94-98页 |
·红外热像仪—可见光空间点三维重建 | 第98-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
第六章 基于双目立体视觉的目标跟踪定位 | 第103-113页 |
·运动目标三维坐标估计 | 第103-105页 |
·双匹配约束 | 第105-107页 |
·基于双目视觉的运动目标跟踪 | 第107-108页 |
·实验及分析 | 第108-112页 |
·本章小结 | 第112-113页 |
第七章 总结与展望 | 第113-116页 |
·本文主要工作与创新 | 第113-115页 |
·本文的主要研究内容和成果 | 第113-114页 |
·本文的主要创新 | 第114-115页 |
·进一步工作展望 | 第115-116页 |
参考文献 | 第116-127页 |
致谢 | 第127-128页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第128-129页 |