视频监控中运动目标的识别与跟踪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容和工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像处理与识别跟踪理论基础 | 第14-24页 |
| ·图像预处理 | 第14-16页 |
| ·形态学去噪 | 第14-15页 |
| ·中值滤波平滑处理 | 第15页 |
| ·二值化阈值分割 | 第15-16页 |
| ·参数化的场景建模方法 | 第16-19页 |
| ·单高斯背景模型 | 第16-17页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第17-19页 |
| ·图像分割 | 第19-23页 |
| ·图像分割原理 | 第19页 |
| ·区域分割 | 第19-21页 |
| ·基于分水岭的分割方法研究 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 视频监控中运动目标的检测 | 第24-46页 |
| ·基本的运动目标检测算法 | 第24-25页 |
| ·基于光流法的运动目标检测 | 第25-27页 |
| ·光流法基本原理 | 第25-26页 |
| ·光流法相关实验及结果分析 | 第26-27页 |
| ·基于帧间差分与背景减除法的运动目标检测 | 第27-42页 |
| ·帧间差分法 | 第27-30页 |
| ·背景减除法 | 第30-39页 |
| ·改进的背景减分法的运动目标识别 | 第39-42页 |
| ·相关实验及结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 视频监控中目标跟踪方法 | 第46-71页 |
| ·目标跟踪方法概述 | 第46-49页 |
| ·基于滤波理论的目标跟踪方法 | 第46-48页 |
| ·基于偏微分方程的目标跟踪方法 | 第48-49页 |
| ·基于 Ka1man 滤波器的目标跟踪方法 | 第49-56页 |
| ·Ka1man 滤波的原理 | 第49-51页 |
| ·Kalman 运动模型的建立 | 第51-53页 |
| ·Kalmam 跟踪算法实现 | 第53页 |
| ·相关实验及结果分析 | 第53-56页 |
| ·基于 MeanShift 的目标跟踪方法 | 第56-69页 |
| ·MeanShift 方法理论知识 | 第56-60页 |
| ·Camshift 跟踪算法 | 第60-63页 |
| ·改进的高效 Camshift 算法 | 第63-67页 |
| ·相关实验及结果分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
