数字视频序列运动目标检测与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-16页 |
| 1．1 选题背景及研究意义 | 第6-9页 |
| 1．2 研究现状及所存在的问题 | 第9-13页 |
| 1．2．1 运动目标检测与提取 | 第9-12页 |
| 1．2．2 阴影检测 | 第12页 |
| 1．2．3 运动目标跟踪 | 第12-13页 |
| 1．3 本文研究内容及安排 | 第13-16页 |
| 1．3．1 主要工作 | 第13-14页 |
| 1．3．2 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 视频序列中目标检测和提取 | 第16-40页 |
| 2．1 引言 | 第16-18页 |
| 2．2 瞬时差分法 | 第18-22页 |
| 2．2．1 基本原理 | 第19-20页 |
| 2．2．2 实验结果及分析 | 第20-22页 |
| 2．3 背景减法 | 第22-32页 |
| 2．3．1 方法原理 | 第22-23页 |
| 2．3．2 算法流程 | 第23-27页 |
| 2．3．3 背景图像估计 | 第27-32页 |
| 2．4 自适应背景模型法 | 第32-38页 |
| 2．4．1 自适应背景模型估计——单模型方法 | 第32-34页 |
| 2．4．2 自适应背景模型估计——多模型方法 | 第34-38页 |
| 2．5 小结 | 第38-40页 |
| 第三章 运动目标阴影检测 | 第40-61页 |
| 3．1 引言 | 第40-41页 |
| 3．2 颜色空间 | 第41-44页 |
| 3．2．1 RGB模型 | 第41-42页 |
| 3．2．2 HSV模型 | 第42-43页 |
| 3．2．3 两模型空间的相互转换 | 第43-44页 |
| 3．3 阴影检测 | 第44-54页 |
| 3．3．1 RGB空间阴影检测 | 第46-52页 |
| 3．3．2 HSV空间阴影检测 | 第52-54页 |
| 3．4 一种快速提取目标阴影的检测方法 | 第54-60页 |
| 3．4．1 问题提出 | 第54-55页 |
| 3．4．2 算法原理 | 第55-56页 |
| 3．4．3 算法流程 | 第56-57页 |
| 3．4．4 实验结果 | 第57-60页 |
| 3．5 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第61-73页 |
| 4．1 引言 | 第61-62页 |
| 4．2 运动目标跟踪方法 | 第62-66页 |
| 4．2．1 匹配模板 | 第62-63页 |
| 4．2．2 目标运动位置的预测 | 第63-66页 |
| 4．3 序列图像的多目标跟踪 | 第66-70页 |
| 4．3．1 多目标跟踪问题简介 | 第66页 |
| 4．3．2 目标遮挡 | 第66-70页 |
| 4．4 实验系统原型 | 第70-72页 |
| 4．4．1 系统介绍 | 第70-71页 |
| 4．4．2 实验结果与讨论 | 第71-72页 |
| 4．5 小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5．1 本文工作及成果总结 | 第73-74页 |
| 5．2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81-82页 |
