基于OpenCV的目标检测与跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 OpenCV技术 | 第14-22页 |
| 2.1 OpenCV的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 OpenCV在VS2013下的配置 | 第15-19页 |
| 2.3 OpenCV数据结构与常用函数 | 第19-21页 |
| 2.3.1 OpenCV数据结构 | 第19页 |
| 2.3.2 OpenCV常用函数 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 视频图像处理技术基础 | 第22-38页 |
| 3.1 直方图均衡 | 第22-25页 |
| 3.2 图像的平滑处理 | 第25-30页 |
| 3.3 图像二值化 | 第30-34页 |
| 3.3.1 二值化阈值的选取 | 第30-32页 |
| 3.3.2 二值化阈值的实现 | 第32-34页 |
| 3.4 数学形态学滤波 | 第34-37页 |
| 3.4.1 膨胀与腐蚀 | 第34-35页 |
| 3.4.2 开运算与闭运算 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 运动目标检测 | 第38-49页 |
| 4.1 运动目标检测的常用算法 | 第38-43页 |
| 4.1.1 光流法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 背景减除法 | 第39-41页 |
| 4.1.3 帧间差分法 | 第41-43页 |
| 4.2 改进的目标检测方案与实验结果 | 第43-48页 |
| 4.2.1 目标检测方案与结果分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 运动目标检测结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于Camshift运动目标跟踪 | 第49-65页 |
| 5.1 目标跟踪常用的视觉特征 | 第49-51页 |
| 5.2 Camshift跟踪算法 | 第51-57页 |
| 5.2.1 Camshift算法 | 第51-52页 |
| 5.2.2 Camshift算法实现的步骤 | 第52-57页 |
| 5.3 Kalman滤波器 | 第57-60页 |
| 5.4 改进的目标跟踪方案与实验结果 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
