| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景和选题意义 | 第10-12页 |
| ·检测与跟踪算法中存在的问题 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·整体的系统 | 第13-14页 |
| ·具体的算法 | 第14-16页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像前期预处理 | 第18-33页 |
| ·图像噪声介绍 | 第18-20页 |
| ·噪声基本介绍 | 第18-19页 |
| ·图像噪声基本模型 | 第19-20页 |
| ·噪声的基本特性 | 第20页 |
| ·图像平滑去噪方法 | 第20-24页 |
| ·中值滤波法 | 第20-22页 |
| ·均值滤波法 | 第22-23页 |
| ·高斯滤波法 | 第23-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-25页 |
| ·图像二值化 | 第25-29页 |
| ·双峰值法 | 第25-26页 |
| ·P 参数法 | 第26-27页 |
| ·大津法 | 第27-29页 |
| ·形态学处理 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第33-45页 |
| ·相邻帧差法 | 第33-36页 |
| ·背景减除法 | 第36-39页 |
| ·光流法 | 第39-43页 |
| ·背景减除法与相邻帧差法共同处理的检测方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 运动目标跟踪算法研究 | 第45-62页 |
| ·目标跟踪算法分类 | 第45-48页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第45-46页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第46-47页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第47页 |
| ·基于轮廓的跟踪方法 | 第47-48页 |
| ·方向符号法在跟踪算法中的应用 | 第48-49页 |
| ·粒子滤波在跟踪算法中的应用 | 第49-50页 |
| ·meanshift 算法 | 第50-54页 |
| ·meanshift 简介 | 第51页 |
| ·meanshift 基本原理 | 第51-54页 |
| ·meanshift 算法步骤 | 第54页 |
| ·跟踪中的 mean-shift 算法 | 第54-57页 |
| ·目标模板的表达 | 第54-55页 |
| ·候选目标的描述 | 第55-56页 |
| ·具体图像跟踪中 Mean-shift 算法的步骤 | 第56-57页 |
| ·改进的算法 | 第57-60页 |
| ·位置预测 | 第57-58页 |
| ·最终目标位置表示 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |