| 中文摘要 | 第1-11页 |
| 英文摘要 | 第11-13页 |
| 第一篇 基础理论篇 | 第13-57页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1．1 图像目标跟踪系统的发展 | 第14-16页 |
| 1．2 点时空约束图像目标跟踪系统 | 第16-17页 |
| 1．3 图像目标跟踪系统关键技术的发展 | 第17-22页 |
| 1．4 论文的安排和主要研究工作 | 第22-25页 |
| 第二章 点时空约束图像目标自适应跟踪理论 | 第25-42页 |
| 2．1 点时空约束图像目标跟踪系统 | 第25-29页 |
| 2．2 点时空约束图像目标跟踪的理论模型 | 第29-31页 |
| 2．3 点时空约束图像目标跟踪的系统设计 | 第31-40页 |
| 2．4 点时空约束图像目标跟踪系统的跟踪方程组 | 第40-41页 |
| 2．5 结束语 | 第41-42页 |
| 第三章 点时空约束图像目标跟踪的关键技术 | 第42-57页 |
| 3．1 实际场景图像信号的灰度域统计分析 | 第42-46页 |
| 3．2 简单场景中点时空约束图像目标跟踪系统的目标分割技术 | 第46-51页 |
| 3．3 复杂场景中点时空约束图像目标跟踪系统的目标分割技术 | 第51-55页 |
| 3．4 复杂场景中点时空约束图像目标跟踪系统的目标匹配识别技术 | 第55页 |
| 3．5 结束语 | 第55-57页 |
| 第二篇 关键技术篇 | 第57-117页 |
| 第四章 基于运动场间断点检测的运动图像目标分割技术 | 第57-76页 |
| 4．1 序列图像信号的场景分析 | 第57-60页 |
| 4．2 传统的运动场估计算法 | 第60-65页 |
| 4．3 基于统计模型的运动估计算法 | 第65-69页 |
| 4．4 基于Markov随机场的运动目标检测 | 第69-72页 |
| 4．5 PC仿真实验结果与分析 | 第72-73页 |
| 4．6 结束语 | 第73-74页 |
| F4 附录 | 第74-76页 |
| 第五章 基于补偿差分的运动图像目标的检测与分割技术 | 第76-99页 |
| 5．1 补偿差分模型 | 第76-78页 |
| 5．2 全局运动估计技术 | 第78-89页 |
| 5．3 补偿差分技术 | 第89-91页 |
| 5．4 时空域信息融合的运动图像目标检测分割技术 | 第91-93页 |
| 5．5 PC仿真实验结果与分析 | 第93-94页 |
| 5．6 结束语 | 第94页 |
| F5 附录 | 第94-99页 |
| 第六章 基于特征图像匹配的图像目标识别跟踪技术 | 第99-117页 |
| 6．1 特征图像匹配识别的提出 | 第99-100页 |
| 6．2 基于特征图像匹配的图像目标识别跟踪模型 | 第100-101页 |
| 6．3 特征图像的匹配运算 | 第101-108页 |
| 6．4 匹配模板的选取 | 第108-111页 |
| 6．5 基于特征图像匹配的图像目标识别跟踪器 | 第111-115页 |
| 6．6 序列图像目标跟踪计算机仿真实验结果 | 第115页 |
| 6．7 结束语 | 第115-117页 |
| 第三篇 系统实现篇 | 第117-156页 |
| 第七章 点时空约束图像目标跟踪系统的硬件设计 | 第117-130页 |
| 7．1 系统功能。 | 第117-120页 |
| 7．2 系统硬件总体设计实现 | 第120-122页 |
| 7．3 系统实现的各关键硬件模块设计 | 第122-128页 |
| 7．4 硬件系统性能测试 | 第128-129页 |
| 7．5 结束语 | 第129-130页 |
| 第八章 图像目标跟踪系统积木式软件框架与关键技术研究 | 第130-142页 |
| 8．1 系统软件开放性积木式框架设计 | 第131-135页 |
| 8．2 系统软件积木式框架设计实现的关键技术研究 | 第135-140页 |
| 8．3 结束语 | 第140-142页 |
| 第九章 点时空约束图像目标跟踪系统的实现 | 第142-156页 |
| 9．1 点时空约束图像目标跟踪系统 | 第142页 |
| 9．2 场景模式自适应判决子系统 | 第142-145页 |
| 9．3 简单场景跟踪子系统 | 第145-148页 |
| 9．4 复杂场景跟踪子系统 | 第148-152页 |
| 9．5 外场实验结果与分析 | 第152-156页 |
| 全文总结 | 第156-159页 |
| 致 谢 | 第159-160页 |
| 参考文献 | 第160-169页 |
| 作者近期研究成果 | 第169页 |
| A 学术论文 B@科研项目 | 第169页 |
