基于OMAP3530的稳定平台图像处理算法设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 稳定平台在国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外目标检测与跟踪研究的现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究的主要工作及章节安排 | 第11-14页 |
| 第2章 基于嵌入式系统的稳定平台简介 | 第14-21页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 稳定平台图像处理的原理及部分组成 | 第14-16页 |
| 2.3 OMAP3530 图像处理平台研究 | 第16-20页 |
| 2.3.1 图像处理平台的硬件结构分析 | 第16-18页 |
| 2.3.2 图像处理平台的软件开发流程 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 目标检测与识别算法设计 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 目标检测算法研究 | 第21-27页 |
| 3.2.1 帧差分法 | 第22-24页 |
| 3.2.2 背景差分法 | 第24-27页 |
| 3.2.3 检测算法的选取 | 第27页 |
| 3.3 基于颜色特征的目标识别 | 第27-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 目标跟踪算法设计 | 第32-49页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 目标跟踪算法的类型分析 | 第32-34页 |
| 4.3 camshift算法在目标跟踪中的应用 | 第34-38页 |
| 4.3.1 camshift算法背景与基本理论 | 第34-35页 |
| 4.3.2 camshift算法核心 | 第35-38页 |
| 4.4 基于camshift算法的改进算法 | 第38-48页 |
| 4.4.1 动态自适应搜索窗口 | 第38-39页 |
| 4.4.2 图像初始位置的自动确定 | 第39-40页 |
| 4.4.3 图像自适应阈值的确定 | 第40-41页 |
| 4.4.4 基于小波的边缘检测确定自适应阈值 | 第41-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 软件设计与实现 | 第49-69页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 DSP端算法设计 | 第49-57页 |
| 5.2.1 XDAIS和XDM算法标准 | 第49-54页 |
| 5.2.2 算法程序设计流程 | 第54-57页 |
| 5.3 应用程序的设计 | 第57-65页 |
| 5.3.1 引擎的配置 | 第57-59页 |
| 5.3.2 应用程序框架 | 第59-60页 |
| 5.3.3 各线程的设计 | 第60-64页 |
| 5.3.4 线程之间的交互 | 第64-65页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
