| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 基于视觉的运动目标跟踪系统描述以及问题分析 | 第16-17页 |
| 1.3.1 视觉跟踪系统描述 | 第16页 |
| 1.3.2 视觉跟踪系统中的问题分析 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.6 小结 | 第18-19页 |
| 第2章 运动目标跟踪理论基础 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第19-22页 |
| 2.2.1 帧差分法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 背景建模法 | 第20-22页 |
| 2.3 图像滤波 | 第22-24页 |
| 2.3.1 中值滤波 | 第22-23页 |
| 2.3.2 均值滤波 | 第23页 |
| 2.3.3 小波变换滤波 | 第23-24页 |
| 2.4 目标视觉表达 | 第24-27页 |
| 2.4.1 基于全局特征的视觉表达 | 第24-26页 |
| 2.4.1.1 原始像素表达 | 第24页 |
| 2.4.1.2 直方图表达 | 第24-25页 |
| 2.4.1.3 光流表达 | 第25页 |
| 2.4.1.4 总结 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于局部特征的视觉表达 | 第26-27页 |
| 2.4.2.1 角点表达 | 第26页 |
| 2.4.2.2 尺度不变特征转换表达—SIFT | 第26-27页 |
| 2.4.2.3 加速鲁棒特征表达—SURF | 第27页 |
| 2.4.2.4 总结 | 第27页 |
| 2.5 目标跟踪算法介绍 | 第27-29页 |
| 2.5.1 点跟踪 | 第27页 |
| 2.5.2 核跟踪 | 第27-28页 |
| 2.5.3 轮廓跟踪 | 第28-29页 |
| 2.6 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于tMHI—HSV颜色特征的双模板匹配实时运动目标跟踪 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 运动历史图像方法介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.1 运动历史图像 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于时间片的运动历史图像 | 第32页 |
| 3.3 基于tMHI—HSV的双模板匹配跟踪算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 基于tMHI—HSV的视觉表达 | 第33-35页 |
| 3.3.2 双模板匹配 | 第35-36页 |
| 3.3.3 模板更新 | 第36-37页 |
| 3.3.4 算法伪代码 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 实验结果定性分析 | 第39-42页 |
| 3.4.2 实验结果定量分析 | 第42-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 多特征融合的tMHI双模板匹配运动目标跟踪 | 第44-53页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.1 边缘方向直方图 | 第45-46页 |
| 4.3 特征融合分析与建模 | 第46-49页 |
| 4.3.1 特征融合必要性分析 | 第46-47页 |
| 4.3.2 颜色和边缘方向特征建模 | 第47-48页 |
| 4.3.3 特征自适应权值分配 | 第48-49页 |
| 4.4 跟踪算法描述 | 第49-50页 |
| 4.5 实验效果分析 | 第50-52页 |
| 4.5.1 实验结果定性分析 | 第50-51页 |
| 4.5.2 实验结果定量分析 | 第51-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文与获得的成果 | 第62-63页 |
| 附录B 攻读学位期间参与项目目录 | 第63页 |
