| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 运动目标检测与跟踪概述 | 第17-20页 |
| 1.3.1 运动目标检测概述 | 第17-19页 |
| 1.3.2 运动目标跟踪概述 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第20页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第20-22页 |
| 2 图像处理基本知识 | 第22-32页 |
| 2.1 颜色空间 | 第22-25页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第22-23页 |
| 2.1.2 CMY和CMYK颜色空间 | 第23页 |
| 2.1.3 HSI颜色空间 | 第23-24页 |
| 2.1.4 HSV颜色空间 | 第24-25页 |
| 2.2 图像二值化 | 第25-26页 |
| 2.3 数学形态学 | 第26-31页 |
| 2.3.1 腐蚀 | 第26-28页 |
| 2.3.2 膨胀 | 第28-29页 |
| 2.3.3 开运算 | 第29-30页 |
| 2.3.4 闭运算 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 运动目标检测 | 第32-44页 |
| 3.1 运动目标检测的常用方法 | 第32-36页 |
| 3.1.1 光流法 | 第32-33页 |
| 3.1.1.1 微分法 | 第32-33页 |
| 3.1.1.2 相关法 | 第33页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第33-35页 |
| 3.1.2.1 二帧差分法 | 第34页 |
| 3.1.2.2 三帧差分法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第35-36页 |
| 3.2 基于三帧差分法和背景差分法且抗阴影的运动目标检测算法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 结合三帧差分法和背景差分法提取运动目标 | 第37-38页 |
| 3.2.2 消除阴影与噪声 | 第38-40页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 运动目标跟踪 | 第44-68页 |
| 4.1 运动目标跟踪的流行算法 | 第44-59页 |
| 4.1.1 基于Mean-Shift的目标跟踪算法 | 第44-51页 |
| 4.1.1.1 基本Mean-Shift原理 | 第44-45页 |
| 4.1.1.2 基本Mean-Shift形式 | 第45-46页 |
| 4.1.1.3 Mean-Shift的扩展形式 | 第46-47页 |
| 4.1.1.4 Mean-Shift的物理意义 | 第47-49页 |
| 4.1.1.5 Mean-Shift算法在跟踪中的应用 | 第49-51页 |
| 4.1.2 基于粒子滤波的目标跟踪算法 | 第51-55页 |
| 4.1.2.1 贝叶斯状态估计 | 第51-52页 |
| 4.1.2.2 序贯重要性采样 | 第52-53页 |
| 4.1.2.3 粒子滤波算法流程 | 第53-55页 |
| 4.1.3 TLD目标跟踪算法 | 第55-59页 |
| 4.1.3.1 检测器 | 第56-57页 |
| 4.1.3.2 跟踪器 | 第57-58页 |
| 4.1.3.3 学习器 | 第58-59页 |
| 4.2 基于向前向后中心中值和三尺度信息量度量的Mean-Shift算法 | 第59-67页 |
| 4.2.1 向前向后中心中值法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 三尺度信息量度量法 | 第61-63页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 总结和展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第81页 |
