基于CCD图象传感器的目标跟踪控制系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·CCD 图像传感器 | 第8-9页 |
| ·CCD 图像传感器的产生 | 第8-9页 |
| ·CCD 图像传感器的应用 | 第9页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·视频跟踪的研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于 CCD 图像传感器的目标跟踪研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的主要内容及论文安排 | 第13-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第13页 |
| ·各章安排 | 第13-16页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第16-34页 |
| ·视频图像的预处理 | 第16-21页 |
| ·图像灰度化处理 | 第16-17页 |
| ·图像的噪声消除方法 | 第17-19页 |
| ·灰度均衡化 | 第19-21页 |
| ·运动目标检测的常用方法 | 第21-26页 |
| ·光流法 | 第21-22页 |
| ·背景差分法 | 第22-23页 |
| ·相邻帧间差分法 | 第23-24页 |
| ·三帧图像差分法 | 第24-26页 |
| ·基于运动补偿的三帧图像差分法 | 第26-34页 |
| ·运动补偿 | 第26-27页 |
| ·运动目标的检测和分割 | 第27-29页 |
| ·数学形态学应用 | 第29-31页 |
| ·阈值 T1、T2的自适应选取 | 第31页 |
| ·运动目标定位 | 第31-34页 |
| 第三章 运动目标轨迹预测 | 第34-50页 |
| ·Bayesian 滤波原理 | 第34-36页 |
| ·粒子滤波器 | 第36-40页 |
| ·贝叶斯重要性采样(BIS) | 第36-38页 |
| ·序列重要性采样(SIS) | 第38-39页 |
| ·粒子退化现象 | 第39-40页 |
| ·粒子群优化粒子滤波算法(PSO-PF) | 第40-44页 |
| ·基本粒子群(PSO)算法 | 第40-42页 |
| ·PSO-PF 算法 | 第42-44页 |
| ·改进的观测模型 | 第44-45页 |
| ·颜色直方图 | 第44页 |
| ·边缘直方图 | 第44-45页 |
| ·改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| 第四章 跟踪系统控制算法的研究 | 第50-74页 |
| ·视频跟踪控制系统结构 | 第50页 |
| ·图像采集模块 | 第50-53页 |
| ·CCD 摄像机工作原理 | 第50-51页 |
| ·成像变换及摄像机模型 | 第51-53页 |
| ·云台控制 | 第53-58页 |
| ·云台机械结构 | 第54页 |
| ·云台驱动方式 | 第54-58页 |
| ·云台伺服系统控制器的设计 | 第58-74页 |
| ·常规 PID 控制 | 第58-60页 |
| ·模糊 PID 控制 | 第60-66页 |
| ·内模 PID 控制算法 | 第66-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·工作总结 | 第74页 |
| ·工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 | 第82-84页 |
| 个人简介及联系方式 | 第84-85页 |
