| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 本文背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 视频图像跟踪算法简介 | 第14-26页 |
| 2.1 视频跟踪算法概述 | 第14页 |
| 2.2 目标的表示 | 第14-15页 |
| 2.3 目标特征提取 | 第15-19页 |
| 2.3.1 基于边缘特征的图像匹配算法 | 第16页 |
| 2.3.2 基于灰度的角点提取算法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 多尺度特征点提取算法 | 第17-19页 |
| 2.4 目标检测 | 第19-21页 |
| 2.5 目标跟踪 | 第21-25页 |
| 2.5.1 基于动态轮廓的跟踪方法 | 第21-22页 |
| 2.5.2 基于特征的跟踪方法 | 第22页 |
| 2.5.3 基于区域的跟踪方法 | 第22-24页 |
| 2.5.4 基于模型的跟踪方法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于KLT 和块匹配的跟踪算法 | 第26-45页 |
| 3.1 Mean Shift 的跟踪算法 | 第26-33页 |
| 3.1.1 核函数概率函数模型 | 第26-28页 |
| 3.1.2 相似性度量 | 第28页 |
| 3.1.3 Mean Shift 跟踪算法 | 第28-30页 |
| 3.1.4 实验与结果分析 | 第30-33页 |
| 3.2 块匹配算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 块匹配算法原理 | 第33-36页 |
| 3.2.2 实验与结果分析 | 第36-37页 |
| 3.3 基于KLT 和块匹配的跟踪算法 | 第37-44页 |
| 3.3.1 KLT 算法 | 第37-40页 |
| 3.3.2 基于KLT 和块匹配的跟踪算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 实验与结果分析 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像修复算法的研究与改进 | 第45-67页 |
| 4.1 图像修复技术简介 | 第45-56页 |
| 4.1.1 基于PDE 的图像修复技术 | 第45-50页 |
| 4.1.2 基于纹理合成的图像修复技术 | 第50-55页 |
| 4.1.3 图像修复技术的应用 | 第55-56页 |
| 4.2 图像修复方法的选取 | 第56-63页 |
| 4.2.1 基于Navier-Stokes 方程的图像修复算法 | 第56-57页 |
| 4.2.2 Telea FMM 快速图像修复算法原理 | 第57-59页 |
| 4.2.3 实验与结果分析 | 第59-63页 |
| 4.3 Telea FMM 快速图像修复算法的改进 | 第63-66页 |
| 4.3.1 Telea FMM 快速图像修复算法的改进 | 第63-65页 |
| 4.3.2 实验与结果分析 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 数字视频智能编辑系统 | 第67-73页 |
| 5.1 数字视频智能编辑系统 | 第67-69页 |
| 5.2 数字视频智能编辑系统的实现 | 第69-72页 |
| 5.2.1 数字视频智能编辑系统数据处理流程 | 第69-70页 |
| 5.2.2 实验与结果分析 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 英语缩略语对照表 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第81-83页 |
