复杂背景下多运动目标检测和跟踪研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 图像处理相关介绍 | 第13-21页 |
| ·图像灰度化 | 第13-14页 |
| ·灰度变换 | 第14页 |
| ·空间滤波 | 第14-16页 |
| ·图像傅里叶变换 | 第16-17页 |
| ·图像分割 | 第17-18页 |
| ·数学形态学处理 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 运动目标检测 | 第21-41页 |
| ·目标检测方法 | 第21-22页 |
| ·帧差法 | 第21页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·背景差分法 | 第22页 |
| ·背景提取算法 | 第22-33页 |
| ·常用背景提取算法介绍 | 第23-24页 |
| ·由图像序列提取本征图像 | 第24-25页 |
| ·基于本征图像的背景提取 | 第25-30页 |
| ·背景提取结果及比较分析 | 第30-33页 |
| ·基于背景差分的目标提取 | 第33-40页 |
| ·双阈值差分提取 | 第33-34页 |
| ·梯度域差分背景提取 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 阴影消除及后处理 | 第41-55页 |
| ·阴影的产生及其影响 | 第41页 |
| ·经典运动阴影检测方法及其实现 | 第41-45页 |
| ·基于HSV颜色空间的阴影检测 | 第42-44页 |
| ·基于LBP纹理的阴影检测 | 第44-45页 |
| ·基干边缘信息的阴影检测 | 第45页 |
| ·基于多特征融合的阴影消除方法 | 第45-51页 |
| ·梯度图像边缘信息的消除 | 第45-47页 |
| ·梯度图像边缘重构 | 第47-50页 |
| ·基于改进的局部LBP阴影消除算法 | 第50-51页 |
| ·结合边缘法和纹理识别法 | 第51页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 运动目标追踪 | 第55-63页 |
| ·目标追踪算法介绍 | 第55-57页 |
| ·基于运动特性的目标跟踪方法 | 第55页 |
| ·基于模型的目标跟踪方法 | 第55-56页 |
| ·基于轮廓的目标跟踪方法 | 第56页 |
| ·基于特征的目标跟踪方法 | 第56-57页 |
| ·Kalman滤波跟踪算法 | 第57-60页 |
| ·Kalman滤波模型 | 第57-58页 |
| ·基于Kalman滤波的目标跟踪 | 第58-59页 |
| ·目标跟踪实现 | 第59-60页 |
| ·实验分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·后续工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
