图像非刚体跟踪算法的研究与分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·图像跟踪问题综述 | 第12-17页 |
| ·成像跟踪系统简介 | 第13-14页 |
| ·国内外发展现状 | 第14-17页 |
| ·本文章节内容与创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处理 | 第19-31页 |
| ·图像噪声处理 | 第19-25页 |
| ·常见的噪声分类 | 第19-21页 |
| ·噪声抑制方法研究 | 第21-23页 |
| ·实验结果和比较 | 第23-25页 |
| ·图像增强技术 | 第25-30页 |
| ·直方图均衡 | 第25-27页 |
| ·灰度变换方法 | 第27-29页 |
| ·非线性均衡 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 图像信息提取 | 第31-42页 |
| ·图像特征提取 | 第31-40页 |
| ·颜色特征 | 第31-32页 |
| ·边缘特征 | 第32-36页 |
| ·光流特征 | 第36-39页 |
| ·纹理特征 | 第39-40页 |
| ·主成分分析特征提取算法 | 第40页 |
| ·特征相似度的度量方法 | 第40-41页 |
| ·相似度的Bhattacharyya系数度量 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 图像的非刚体跟踪方法 | 第42-64页 |
| ·跟踪对象的表征方法 | 第42-46页 |
| ·跟踪对象的形状表征 | 第42-43页 |
| ·跟踪对象的外观表征 | 第43-44页 |
| ·跟踪对象外观和形状联合表征方法 | 第44-46页 |
| ·跟踪对象模板的更新方法 | 第46-50页 |
| ·Kalman滤波在模板更新中的应用 | 第46-49页 |
| ·基于核密度估计匹配滤波的自适应模板更新方法 | 第49-50页 |
| ·遮挡的处理 | 第50页 |
| ·跟踪窗口宽度自适应更新方法 | 第50-53页 |
| ·基于二阶矩估计的目标尺度度量 | 第51页 |
| ·基于光流的目标尺度度量 | 第51-53页 |
| ·跟踪对象快速搜索算法 | 第53-63页 |
| ·MeanShift最优搜索理论 | 第53-57页 |
| ·粒子滤波次优搜索理论 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 非刚体跟踪算法实验结果与分析 | 第64-71页 |
| ·Mean Shift和粒子滤波的实验分析 | 第64-65页 |
| ·模板更新算法的实验分析 | 第65-68页 |
| ·跟踪窗口自适应算法的实验分析 | 第68-69页 |
| ·对象外观和形状联合表征方法的实验分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·本文研究工作及创新点 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 附录一 攻读硕士期间发表和完成的学术论文 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
