| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·运动目标检测方法 | 第11-12页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第12-14页 |
| ·运动目标检测与跟踪的难点及性能评价 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 视频图像的预处理 | 第16-27页 |
| ·图像的颜色空间 | 第16-19页 |
| ·常用的颜色模型 | 第16-18页 |
| ·RGB 模型转换为 HSV 模型 | 第18-19页 |
| ·图像噪声的消除 | 第19-20页 |
| ·均值滤波 | 第19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·仿真实验结果 | 第20页 |
| ·直方图均衡化 | 第20-22页 |
| ·数学形态学处理 | 第22-24页 |
| ·二值图像的连通性分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第27-40页 |
| ·运动目标检测基本方法 | 第27-30页 |
| ·光流法 | 第27-28页 |
| ·帧间差分法 | 第28-29页 |
| ·背景减除法 | 第29-30页 |
| ·基于时间差分的改进算法三帧差分法 | 第30-31页 |
| ·基于高斯背景模型的背景减除法 | 第31-35页 |
| ·单高斯背景模型算法原理 | 第31-32页 |
| ·混合高斯背景模型算法原理 | 第32-35页 |
| ·本文改进的检测算法 | 第35-37页 |
| ·目标检测实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·帧间差分法与三帧差分法实验结果分析 | 第37页 |
| ·基于高斯模型的背景减除法实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·本文改进算法实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第40-54页 |
| ·Camshift 跟踪算法原理 | 第40-44页 |
| ·反向投影 | 第40-41页 |
| ·Meanshift 跟踪算法实现 | 第41-42页 |
| ·Camshift 算法实现 | 第42-44页 |
| ·运动目标估计算法 | 第44-46页 |
| ·Kalman 滤波 | 第44-45页 |
| ·Kalman 滤波跟踪模型 | 第45-46页 |
| ·Camshift 与 Kalman 滤波结合算法 | 第46-47页 |
| ·本文改进的跟踪算法 | 第47-49页 |
| ·局部差分法 | 第47-48页 |
| ·改进的 Kalman 滤波 | 第48-49页 |
| ·目标跟踪实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·传统 Camshift 算法实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·本文改进算法实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60页 |