基于OpenCV的智能视觉监控系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·计算机视觉概述 | 第8-9页 |
| ·视觉监控系统 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·运动检测方法 | 第11页 |
| ·目标跟踪方法 | 第11-13页 |
| ·视觉监控技术在实际应用中面临的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 输入图像的预处理 | 第16-27页 |
| ·智能视觉监控系统中运动目标的检测和跟踪过程 | 第16页 |
| ·输入视频图像的预处理 | 第16-26页 |
| ·图像增强技术 | 第17-21页 |
| ·图像形态学 | 第21-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 常见的运动目标检测方法 | 第27-40页 |
| ·帧间差分法 | 第28-31页 |
| ·背景减除法 | 第31-36页 |
| ·W~4法 | 第32页 |
| ·统计平均法 | 第32-33页 |
| ·基于高斯模型的背景建模法 | 第33-36页 |
| ·前景目标的提取方法 | 第36-39页 |
| ·图像的二值化 | 第36页 |
| ·阈值的确定方法 | 第36-38页 |
| ·前景目标的位置描述 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于ICA的运动目标检测 | 第40-50页 |
| ·ICA理论基础 | 第40-46页 |
| ·ICA的问题模型 | 第40-41页 |
| ·ICA算法 | 第41-46页 |
| ·一种新颖的运动目标检测方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 运动目标跟踪 | 第50-61页 |
| ·CamShift算法 | 第50-58页 |
| ·Mean Shift基础理论 | 第50-54页 |
| ·颜色模型 | 第54-56页 |
| ·CamShift跟踪算法 | 第56-58页 |
| ·Kalman滤波 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 系统的设计和实现 | 第61-69页 |
| ·系统的整体架构 | 第61-62页 |
| ·系统的实现 | 第62-68页 |
| ·OpenCV概述 | 第62-63页 |
| ·系统软件的设计 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 工作总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
