| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 嵌入式平台图像处理研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 手势跟踪技术研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 系统方案及实现 | 第19-29页 |
| 2.1 系统方案 | 第19-21页 |
| 2.1.1 工作方案 | 第19-20页 |
| 2.1.2 总体方案 | 第20-21页 |
| 2.2 构建嵌入式Linux系统 | 第21-22页 |
| 2.2.1 ARM交叉编译环境的搭建 | 第21页 |
| 2.2.2 编译嵌入式Linux内核 | 第21-22页 |
| 2.3 Linux系统下视频捕获研究 | 第22-25页 |
| 2.3.1 V4L2接口 | 第23页 |
| 2.3.2 V4L2视频捕获模块及数据结构 | 第23-24页 |
| 2.3.3 V4L2视频捕获工作流程 | 第24-25页 |
| 2.4 Socket网络传输研究 | 第25-26页 |
| 2.4.1 Socket接口 | 第25页 |
| 2.4.2 基于TCP协议的socket网络编程模型 | 第25-26页 |
| 2.5 epoll机制工作原理 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于经典算法的手势分割试验研究 | 第29-46页 |
| 3.1 肤色检测 | 第29-31页 |
| 3.1.1 YCr Cb颜色空间 | 第29页 |
| 3.1.2 HSV颜色空间 | 第29-31页 |
| 3.2 基于阈值法的静态手势分割 | 第31-33页 |
| 3.2.1 阈值分割法的基本原理 | 第31页 |
| 3.2.2 类间方差法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于运动目标检测的动态手势分割 | 第33-42页 |
| 3.3.1 帧差法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 光流法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 背景减除法 | 第35-42页 |
| 3.4 形态学处理 | 第42-44页 |
| 3.4.1 膨胀运算 | 第42-43页 |
| 3.4.2 腐蚀运算 | 第43页 |
| 3.4.3 开运算与闭运算 | 第43-44页 |
| 3.5 手势分割的应用 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于Kalman滤波的改进型Camshift跟踪算法 | 第46-55页 |
| 4.1 改进型Camshift算法 | 第46-48页 |
| 4.2 构建二维直方图的目标概率图 | 第48-49页 |
| 4.3 基于Kalman滤波的运动目标估计 | 第49-51页 |
| 4.4 算法流程 | 第51页 |
| 4.5 实验仿真与分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 手势跟踪系统实现及测试 | 第55-64页 |
| 5.1 上位机开发环境 | 第55-58页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第55页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第55-56页 |
| 5.1.3 开发环境搭建 | 第56-58页 |
| 5.1.4 系统工作机制 | 第58页 |
| 5.2 系统测试 | 第58-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71页 |