| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标检测的发展与现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 检测技术概要 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内发展现状 | 第14页 |
| 1.3 跟踪技术的发展与现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 跟踪基本思想 | 第14页 |
| 1.3.2 国内外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 Mean Shift算法的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.5 论文创新点 | 第16-17页 |
| 1.6 论文内容提纲 | 第17-18页 |
| 第二章 理论技术基础 | 第18-35页 |
| 2.1 图像去噪基础 | 第18-21页 |
| 2.1.1 均值滤波 | 第18-19页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.1.3 低通滤波 | 第20-21页 |
| 2.2 检测技术基础 | 第21-26页 |
| 2.2.1 帧差法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 背景减除法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 光流法 | 第23-26页 |
| 2.3 跟踪技术基础 | 第26-34页 |
| 2.3.1 Mean Shift算法 | 第26-29页 |
| 2.3.2 Camshift算法 | 第29页 |
| 2.3.3 贝叶斯估计 | 第29-31页 |
| 2.3.4 粒子滤波算法 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 融合LK光流法与Mean Shift算法的运动目标检测 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 目标检测前期处理 | 第35-38页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第35-36页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第36-38页 |
| 3.3 检测基础方法选择 | 第38-42页 |
| 3.3.1 检测方法对比 | 第38-40页 |
| 3.3.2 光流法理解 | 第40-42页 |
| 3.4 利于计算LK光流矢量的兴趣点 | 第42-48页 |
| 3.4.1 凸显兴趣点 | 第43-44页 |
| 3.4.2 兴趣点检测方法 | 第44-46页 |
| 3.4.3 兴趣点检测效果比较 | 第46-48页 |
| 3.5 LK光流矢量的计算 | 第48-50页 |
| 3.5.1 图像金字塔 | 第48-49页 |
| 3.5.2 计算光流矢量 | 第49-50页 |
| 3.6 Mean Shift搜索LK光流矢量 | 第50-52页 |
| 3.6.1 搜索背景光流矢量 | 第50-51页 |
| 3.6.2 估计运动目标光流 | 第51-52页 |
| 3.7 检测结果对比 | 第52-54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 自适应Mean Shift算法的多特征运动目标跟踪 | 第55-72页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 Mean Shift跟踪目标原理 | 第55-58页 |
| 4.2.1 建立目标模板 | 第55-56页 |
| 4.2.2 相似性度量 | 第56-57页 |
| 4.2.3 跟踪 | 第57-58页 |
| 4.3 基于边缘特性的核窗口自动调节方法 | 第58-64页 |
| 4.3.1 核窗大小的重要性 | 第58-60页 |
| 4.3.2 以目标形心为中心的最小外“接”圆 | 第60页 |
| 4.3.3 基于目标边缘特性的形心求解 | 第60-61页 |
| 4.3.4 自适应核窗口半径 | 第61-62页 |
| 4.3.5 算法效果对比 | 第62-64页 |
| 4.4 基于颜色特征和纹理特征的目标模板描述方法 | 第64-68页 |
| 4.4.1 颜色特征描述 | 第65-66页 |
| 4.4.2 纹理特征描述 | 第66-67页 |
| 4.4.3 融合颜色特征与纹理特征的目标模板描述 | 第67页 |
| 4.4.4 多特征描述跟踪实验对比 | 第67-68页 |
| 4.5 综合实验 | 第68-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 结合Mean Shift和粒子滤波的快速目标跟踪方法 | 第72-82页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 粒子滤波跟踪目标原理 | 第72-75页 |
| 5.2.1 目标特征模板 | 第72-73页 |
| 5.2.2 动态方程 | 第73页 |
| 5.2.3 测量值模型 | 第73页 |
| 5.2.4 目标定位 | 第73-74页 |
| 5.2.5 粒子匮乏问题与重采样 | 第74-75页 |
| 5.3 结合Mean Shift的粒子滤波跟踪 | 第75-78页 |
| 5.3.1 估计大致目标区域 | 第76-77页 |
| 5.3.2 精确定位目标 | 第77-78页 |
| 5.4 跟踪效果实验对比 | 第78-80页 |
| 5.5 跟踪算法耗时对比与分析 | 第80-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 未来展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第89页 |
