| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第6-7页 |
| ·运动目标检测和跟踪研究的发展与现状 | 第7-9页 |
| ·运动目标检测研究的发展与现状 | 第7-8页 |
| ·运动目标跟踪研究的发展与现状 | 第8-9页 |
| ·本论文的创新点 | 第9-10页 |
| ·本论文的内容概要 | 第10-11页 |
| 第2章 背景差分算法原理和颜色空间理论 | 第11-17页 |
| ·背景差分算法原理 | 第11页 |
| ·颜色空间理论 | 第11-16页 |
| ·RGB颜色空间 | 第12-13页 |
| ·HSV颜色空间 | 第13页 |
| ·颜色空间转换 | 第13-15页 |
| ·颜色直方图 | 第15页 |
| ·反向投影直方图 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 基于能量法的自适应背景更新算法 | 第17-25页 |
| ·自适应背景更新算法 | 第17-21页 |
| ·计算像素点的能量值 | 第18页 |
| ·提取变化前景区域VFA | 第18-19页 |
| ·自适应粗背景模型提取 | 第19页 |
| ·改进的Otsu算法 | 第19-21页 |
| ·粗背景模型修正算法(CBMMA) | 第21页 |
| ·基于能量的自适应分割方法 | 第21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的CamShift运动目标跟踪算法 | 第25-44页 |
| ·Mean Shift算法的基本理论 | 第25-32页 |
| ·多维空间下的无参密度估计 | 第25-27页 |
| ·Mean Shift向量 | 第27-29页 |
| ·Mean Shift算法收敛性讨论 | 第29-32页 |
| ·CamShift算法 | 第32-35页 |
| ·算法原理 | 第32页 |
| ·算法实现步骤 | 第32-34页 |
| ·算法分析 | 第34-35页 |
| ·卡尔曼滤波器方法 | 第35-37页 |
| ·卡尔曼滤波器方法简介 | 第35页 |
| ·卡尔曼滤波器方法分析 | 第35-36页 |
| ·卡尔曼滤波器的应用 | 第36-37页 |
| ·基于卡尔曼滤波的CamShift运动目标跟踪算法 | 第37-39页 |
| ·基本原理 | 第37-38页 |
| ·具体算法设计 | 第38页 |
| ·遮挡问题的处理 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·单运动目标跟踪 | 第39-40页 |
| ·多运动目标跟踪 | 第40-41页 |
| ·遮挡情况下的运动目标跟踪 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表学术论文和参加科研情况 | 第51页 |