基于视觉显著性的运动目标跟踪方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的现状分析 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要工作及其结构安排 | 第15-19页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 运动目标跟踪方法研究 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 运动目标处理方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 图像分割 | 第19-21页 |
| 2.2.2 目标检测 | 第21-23页 |
| 2.3 运动目标跟踪算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 均值漂移跟踪算法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 粒子滤波跟踪算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 卡尔曼滤波跟踪算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4 实验结果和分析 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 视觉显著性检测算法研究 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 人类视觉系统 | 第31-32页 |
| 3.3 视觉注意机制 | 第32-34页 |
| 3.4 视觉显著性算法 | 第34-39页 |
| 3.4.1 Itti显著性检测算法 | 第35-37页 |
| 3.4.2 CA显著性检测算法 | 第37页 |
| 3.4.3 SR显著性检测算法 | 第37-38页 |
| 3.4.4 LC显著性检测算法 | 第38-39页 |
| 3.4.5 实验结果与分析 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于视觉显著性的运动目标跟踪算法研究 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 时空显著图的生成 | 第41-46页 |
| 4.2.1 PQFT显著图 | 第42-44页 |
| 4.2.2 SEG显著图 | 第44-46页 |
| 4.3 基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法 | 第46-48页 |
| 4.4 整体算法步骤和流程 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 本文算法可行性评估 | 第51-59页 |
| 5.1 实验仿真 | 第52-55页 |
| 5.1.1 突变运动下的实验分析 | 第52-53页 |
| 5.1.2 复杂背景下的实验分析 | 第53-55页 |
| 5.2 定性分析 | 第55-57页 |
| 5.2.1 中心位置误差率 | 第55-56页 |
| 5.2.2 跟踪目标成功率 | 第56-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-63页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 (攻读学位期间发表著作和科研情况) | 第69页 |
