基于图像信息处理的主动视觉跟踪系统研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·本文研究背景 | 第6-7页 |
| ·国内外主动视觉跟踪研究现状 | 第7-9页 |
| ·国外研究现状 | 第8页 |
| ·国内研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要研究内容和结构安排 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容 | 第9页 |
| ·结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 主动视觉跟踪系统构架 | 第11-19页 |
| ·系统构架的组成 | 第11页 |
| ·摄像机成形系统 | 第11-14页 |
| ·人类视觉系统 | 第11-12页 |
| ·光学成像系统 | 第12-14页 |
| ·系统开发环境 | 第14页 |
| ·通信系统 | 第14-15页 |
| ·云台控制系统 | 第15-18页 |
| ·单片机控制模块 | 第16-17页 |
| ·驱动模块 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像处理 | 第19-39页 |
| ·摄像机标定 | 第19-24页 |
| ·张正友平面模板法 | 第20-22页 |
| ·摄像机标定实验 | 第22-24页 |
| ·图像预处理 | 第24-30页 |
| ·图像噪声 | 第24-25页 |
| ·常用的图像去噪方法 | 第25-28页 |
| ·预处理方法的选取 | 第28页 |
| ·滤波实验结果分析 | 第28-30页 |
| ·常用运动目标检测方法 | 第30-33页 |
| ·帧间差分法 | 第31-32页 |
| ·背景差分法 | 第32-33页 |
| ·光流法 | 第33页 |
| ·本文选取的目标检测方法 | 第33-38页 |
| ·三帧差分法 | 第33-34页 |
| ·融合帧间差分和背景差分的目标检测方法 | 第34-35页 |
| ·二值化处理的阈值选取 | 第35-36页 |
| ·图像后处理 | 第36-37页 |
| ·目标质心的提取 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·运动目标跟踪的分类 | 第39-41页 |
| ·常用的运动目标跟踪方法 | 第41-42页 |
| ·融合EKF和RBF神经网络的目标跟踪算法 | 第42-48页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·Kalman滤波 | 第43-45页 |
| ·EKF的原理 | 第45页 |
| ·RBF神经网络 | 第45-47页 |
| ·融合EKF和RBF神经网络的目标跟踪算法 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第49-55页 |
| ·运动目标检测的实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·运动目标跟踪实验结果分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·论文展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第63-64页 |
