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牙科手术视频监控与焦点目标自动跟踪算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及目的意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及发展动态第11-13页
        1.2.1 国内研究现状第11-12页
        1.2.2 国外研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究内容及论文安排第13-16页
        1.3.1 研究内容第13页
        1.3.2 论文结构第13-16页
第2章 牙科手术视频智能跟踪监控系统构架第16-26页
    2.1 牙科手术视频智能跟踪系统分类第16-17页
        2.1.1 镜头固定跟踪监控系统第16-17页
        2.1.2 云台摄像头可变跟踪监控系统第17页
    2.2 牙科手术视频跟踪监控平台的设计第17-22页
    2.3 牙科手术视频智能跟踪监控系统设计实现方案第22-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第3章 视频跟踪控制软件App的实现第26-42页
    3.1 Android平台简介第26页
    3.2 Android控制软件功能实现第26-34页
        3.2.1 软件开发编程环境及配置第27-28页
        3.2.2 功能主页面设计第28-30页
        3.2.3 云台控制模块设计第30-31页
        3.2.4 调焦控制模块设计第31-32页
        3.2.5 辅助功能模块设计第32-34页
    3.3 Android控制软件功能测试第34-39页
        3.3.1 通信协议的设定第34-37页
        3.3.2 串口工具调试仿真第37-39页
    3.4 Android软件控制云台摄像机第39-40页
        3.4.1 Android软件控制云台摄像机测试第39-40页
        3.4.2 镜头变倍倍数与控制指令个数的相关性验证第40页
    3.5 本章小结第40-42页
第4章 牙科手术视频跟踪算法的实现第42-66页
    4.1 OpenCV库函数功能简介第42-43页
    4.2 牙科手术视频图像预处理第43-47页
        4.2.1 视频图像灰度化第43-44页
        4.2.2 视频图像滤波去噪第44-46页
        4.2.3 视频图像增强第46-47页
    4.3 运动目标检测帧差算法第47-53页
        4.3.1 常用的运动目标检测算法优缺点介绍第48页
        4.3.2 相邻帧差法原理第48-49页
        4.3.3 三帧差分法的实现第49-50页
        4.3.4 动态阈值五帧差分法的设计与实现第50-53页
    4.4 运动目标跟踪算法第53-62页
        4.4.1 Meanshift算法的原理及局限性第53-55页
        4.4.2 Camshift算法的实现第55-57页
        4.4.3 卡尔曼滤波器预测补偿跟踪误差第57-58页
        4.4.4 基于卡尔曼滤波器的改进的Camshift算法设计第58-62页
    4.5 跟踪算法实验仿真测试第62-63页
    4.6 本章小结第63-66页
第5章 牙科手术视频自动跟踪目标模型的建立第66-76页
    5.1 云台摄像机自动跟踪模型的建立第66-70页
        5.1.1 控制参数变量定义第66页
        5.1.2 云台转动角度的计算方法第66-69页
        5.1.3 云台转动方向的判断方法第69-70页
        5.1.4 云台转向控制指令发送策略的设计第70页
    5.2 云台摄像机自动变焦模型的建立第70-72页
        5.2.1 云台镜头变倍原理第70-71页
        5.2.2 镜头变倍标准的设计第71页
        5.2.3 镜头自动变倍模型的设计第71-72页
    5.3 实验仿真测试及分析第72-74页
    5.4 本章小结第74-76页
结论第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第82-84页
致谢第84页

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