| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文的研究工作及结构 | 第10-11页 |
| 2 运动人体检测跟踪常用算法理论基础 | 第11-23页 |
| 2.1 图像预处理 | 第11-16页 |
| 2.2 运动人体检测方法 | 第16-19页 |
| 2.3 运动人体跟踪方法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 嵌入式系统介绍 | 第23-33页 |
| 3.1 硬件平台介绍 | 第23-27页 |
| 3.1.1 TMS320DM642芯片及其图像处理特点 | 第23-25页 |
| 3.1.2 SEED VPM642开发板 | 第25-26页 |
| 3.1.3 硬件系统及其功能模块 | 第26-27页 |
| 3.1.4 实验平台 | 第27页 |
| 3.2 软件平台介绍 | 第27-32页 |
| 3.2.1 CCS软件开发环境 | 第27-28页 |
| 3.2.2 嵌入式实时操作系统DSP/BIOS | 第28-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 运动人体检测算法研究 | 第33-47页 |
| 4.1 问题描述 | 第33页 |
| 4.2 边缘检测算法 | 第33-34页 |
| 4.2.1 基于Sobel算子的边缘检测算法 | 第33页 |
| 4.2.2 基于Prewitt算子的边缘检测算法 | 第33-34页 |
| 4.2.3 基于Laplacian算子的边缘检测算法 | 第34页 |
| 4.3 帧差法 | 第34-36页 |
| 4.4 基于几何特征的运动人体检测方法 | 第36-37页 |
| 4.5 算法设计与实现 | 第37-42页 |
| 4.5.1 DM642视频.驱动配置 | 第37-38页 |
| 4.5.2 DSP/BIOS配置 | 第38页 |
| 4.5.3 软件系统总体设计 | 第38-39页 |
| 4.5.4 二级引导程序 | 第39-40页 |
| 4.5.5 主体应用程序设计 | 第40-42页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第42-46页 |
| 4.6.1 边缘检测实验结果 | 第42-43页 |
| 4.6.2 多帧差分法实验 | 第43-44页 |
| 4.6.3 人体最小外接矩宽高比实验 | 第44-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 运动人体跟踪算法研究 | 第47-63页 |
| 5.1 Camshift算法研究 | 第47-53页 |
| 5.1.1 颜色空间 | 第47-49页 |
| 5.1.2 颜色特征提取 | 第49-50页 |
| 5.1.3 Camshift算法搜索过程 | 第50-51页 |
| 5.1.4 基于帧差法的Camshift算法 | 第51-53页 |
| 5.2 基于Kalman滤波的目标运动参数估计 | 第53-57页 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波概述 | 第53-55页 |
| 5.2.2 目标运动模型建立 | 第55-57页 |
| 5.3 基于Camshift和Kalman滤波结合算法人体跟踪 | 第57-58页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 5.4.1 Camshift算法无遮挡实验 | 第59页 |
| 5.4.2 Camshift算法遮挡实验 | 第59-60页 |
| 5.4.3 基于Camshift和Kalman滤波结合算法的遮挡实验 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
