| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·视觉跟踪课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·视觉跟踪品质要求 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 视觉跟踪理论基础 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·视觉跟踪处理流程 | 第16-17页 |
| ·常用运动目标检测算法 | 第17-22页 |
| ·光流法 | 第17-18页 |
| ·帧间差分法 | 第18-20页 |
| ·背景减除法 | 第20-22页 |
| ·常用视觉跟踪算法 | 第22-25页 |
| ·基于主动轮廓的跟踪 | 第23页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第23-24页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第24-25页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第25页 |
| ·本文拟采用方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 复杂环境中实时运动目标的检测 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·视觉检测环境的复杂性 | 第27-28页 |
| ·基于统计方法的RGB图像背景建模 | 第28-29页 |
| ·目标检测算法设计 | 第29-32页 |
| ·目标提取 | 第29-31页 |
| ·阴影去除 | 第31-32页 |
| ·背景更新 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·背景建模实验 | 第33-34页 |
| ·目标检测实验 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 视觉跟踪 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·运动目标的标记 | 第37-38页 |
| ·CamShift算法 | 第38-40页 |
| ·算法原理 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·Kalman滤波 | 第40-45页 |
| ·Kalman滤波原理 | 第40-43页 |
| ·Kalman预测在视觉跟踪中的引入 | 第43-45页 |
| ·基于Kalman滤波预测的CamShft跟踪算法 | 第45-49页 |
| ·算法设计 | 第45-46页 |
| ·实验与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 视觉跟踪系统的设计 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·硬件平台的构建 | 第50-52页 |
| ·总体结构 | 第50-51页 |
| ·硬件组成 | 第51-52页 |
| ·软件设计 | 第52-57页 |
| ·系统功能 | 第52页 |
| ·VC++编程环境中的系统实现 | 第52-57页 |
| ·系统测试结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第66页 |
| 个人简历 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第66页 |