运动视频图像的提取与跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·视频目标提取与跟踪算法研究现状 | 第9-13页 |
| ·视频目标提取与跟踪系统 | 第9-10页 |
| ·自动视频目标提取与跟踪算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·交互式视频目标提取与跟踪算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·视频图像提取的关键技术研究现状 | 第13-17页 |
| ·运动估计和运动分割 | 第13-17页 |
| ·彩色及纹理分割 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 图像采集及图像处理 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·图像采集 | 第19-26页 |
| ·图像采集装置 | 第19-20页 |
| ·图像采集方法的研究及实现 | 第20-26页 |
| ·图像处理 | 第26-29页 |
| ·彩色图像增强 | 第26-27页 |
| ·彩色图像边缘检测 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 自动提取视频目标的实现 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·自动视频目标提取的难点 | 第30页 |
| ·自动视频目标提取算法流程框图 | 第30-32页 |
| ·彩色图像分割算法及实验分析 | 第32-38页 |
| ·颜色空间 | 第32-33页 |
| ·彩色分割 | 第33-34页 |
| ·区域合并及终止区域合并规则 | 第34-37页 |
| ·分割算法描述 | 第37-38页 |
| ·运动估计和分割 | 第38-41页 |
| ·基于区域的运动估计 | 第38-39页 |
| ·运动分割 | 第39-41页 |
| ·图像的栅格算法 | 第41-43页 |
| ·图像特征提取 | 第43-44页 |
| ·基于YUV 颜色空间的颜色特征提取 | 第44-47页 |
| 第四章 目标跟踪算法设计 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于序列图像帧内信息的目标质心跟踪算法 | 第47-51页 |
| ·质心跟踪算法原理 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·基于序列图像帧内——帧间信息的目标跟踪算法 | 第51-58页 |
| ·Kalman 预测跟踪器 | 第51页 |
| ·基于Kalman 滤波器的运动目标参数预测 | 第51-53页 |
| ·Kalman 滤波跟踪算法 | 第53-54页 |
| ·Kalman 滤波在目标跟踪时产生的误差和修正 | 第54-55页 |
| ·Kalman 预测跟踪器的设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·多目标跟踪结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 自动人脸目标提取和跟踪系统实例 | 第59-76页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·自动人脸目标提取和跟踪系统简介 | 第59-62页 |
| ·面部区域提取流程 | 第60-61页 |
| ·图像差分 | 第61页 |
| ·肤色识别 | 第61-62页 |
| ·图像采集功能实现 | 第62-65页 |
| ·图像采集及保存 | 第62-65页 |
| ·在图像上标注时间及信息 | 第65页 |
| ·目标提取与跟踪功能实现 | 第65-70页 |
| ·保存目标样本 | 第65-67页 |
| ·应用模板匹配法跟踪目标 | 第67-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-74页 |
| ·精度评估 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·论文工作的局限性与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
