| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| ·几种经典跟踪算法的研究现状 | 第10-13页 |
| ·目标检测 | 第11-12页 |
| ·目标跟踪 | 第12-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 红外目标跟踪的关键技术研究 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·密度估计 | 第15-17页 |
| ·参密度估计 | 第15-16页 |
| ·无参密度估计 | 第16-17页 |
| ·无参密度估计的收敛性 | 第17页 |
| ·Mean Shift 理论 | 第17-21页 |
| ·多维空间下的无参密度估计 | 第17-19页 |
| ·Mean Shift 向量 | 第19-21页 |
| ·目标跟踪中的Mean Shift 算法 | 第21-24页 |
| ·目标模型的描述 | 第22页 |
| ·候选模型的描述 | 第22-23页 |
| ·相似性函数 | 第23页 |
| ·目标定位 | 第23-24页 |
| ·本章小节 | 第24-26页 |
| 第3章 图像预处理 | 第26-35页 |
| ·图像的平滑 | 第26-28页 |
| ·边缘检测 | 第28-30页 |
| ·二值化处理图像 | 第30-32页 |
| ·形态学处理 | 第32页 |
| ·膨胀 | 第32页 |
| ·腐蚀 | 第32页 |
| ·基于背景差分方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于CamShift 算法的红外目标跟踪 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·颜色空间 | 第35-38页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第35-36页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第36-38页 |
| ·颜色直方图及其归一化 | 第38-39页 |
| ·特征提取 | 第39-41页 |
| ·色彩概率分布图 | 第39-40页 |
| ·运动目标特征提取 | 第40-41页 |
| ·窗口自适应变化 | 第41-42页 |
| ·跟踪步骤 | 第42-43页 |
| ·实验分析 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于Kalman 滤波和加权反向投影图的改进算法 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·Kalman 滤波器的介绍 | 第45-47页 |
| ·基于Camshift 和Kalman 滤波相结合的算法改进 | 第47-50页 |
| ·Kalman 滤波器在大面积遮挡中的应用 | 第47-48页 |
| ·大面积遮挡的判定 | 第48页 |
| ·滤波器参数的设计 | 第48-50页 |
| ·加权反向投影图 | 第50页 |
| ·实验分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 总结 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |