摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
1.2 研究意义 | 第12-13页 |
1.3 研究现状 | 第13-15页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第14页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
1.4 论文研究内容 | 第15-16页 |
1.5 论文主要框架 | 第16-18页 |
第二章 视频图像处理技术 | 第18-30页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 颜色空间 | 第18-20页 |
2.2.1 RGB颜色空间模型 | 第18-19页 |
2.2.2 HSV颜色空间模型 | 第19-20页 |
2.3 图像去噪处理 | 第20-22页 |
2.3.1 均值滤波 | 第20-21页 |
2.3.2 中值滤波 | 第21-22页 |
2.4 图像增强 | 第22-25页 |
2.4.1 图像增强技术介绍 | 第22-23页 |
2.4.2 彩色图灰度化 | 第23-24页 |
2.4.3 直方图均衡化 | 第24-25页 |
2.5 二值图的形态学处理 | 第25-29页 |
2.5.1 二值图的相关介绍 | 第26页 |
2.5.2 图像腐蚀 | 第26-27页 |
2.5.3 图像膨胀 | 第27-28页 |
2.5.4 开运算 | 第28页 |
2.5.5 闭运算 | 第28-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 运动目标检测 | 第30-46页 |
3.1 引言 | 第30页 |
3.2 常用运动目标检测方法 | 第30-34页 |
3.2.1 光流法 | 第30-32页 |
3.2.2 帧间差分法 | 第32-33页 |
3.2.3 背景差分法 | 第33-34页 |
3.3 本文的运动检测方法 | 第34-40页 |
3.3.1 混合高斯背景建模 | 第34-36页 |
3.3.2 CodeBook背景建模 | 第36-38页 |
3.3.3 视觉背景提取算法(ViBe) | 第38-40页 |
3.4 本文中改进的VIBE算法 | 第40-44页 |
3.4.1 改进的ViBe背景建模 | 第40-41页 |
3.4.2 时空联合的背景模型更新 | 第41页 |
3.4.3 自适应阈值 | 第41-42页 |
3.4.4 实验效果和比较 | 第42-44页 |
3.5 图像后处理 | 第44-45页 |
3.6 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 运动目标跟踪技术研究 | 第46-63页 |
4.1 引言 | 第46页 |
4.2 目标跟踪技术概述 | 第46-48页 |
4.2.1 基于模型的跟踪方法 | 第46-47页 |
4.2.2 基于活动轮廓的跟踪方法 | 第47页 |
4.2.3 基于特征的跟踪方法 | 第47-48页 |
4.2.4 基于区域的跟踪方法 | 第48页 |
4.3 本文运用的跟踪方法 | 第48-56页 |
4.3.1 Kalman滤波 | 第49-51页 |
4.3.2 CamShift跟踪算法 | 第51-56页 |
4.3.2.1 反向投影计算 | 第51-52页 |
4.3.2.2 Mean Shift算法 | 第52-54页 |
4.3.2.3 CamShift算法搜索过程 | 第54-56页 |
4.4 改进CAMSHIFT-KALMAN跟踪算法 | 第56-62页 |
4.4.1 改进的Camshift跟踪算法 | 第57-59页 |
4.4.2 改进Camshift-Kalman跟踪算法 | 第59-61页 |
4.4.3 实验结果与分析 | 第61-62页 |
4.5 本章小结 | 第62-63页 |
第五章 系统平台设计及实现 | 第63-70页 |
5.1 软件平台介绍 | 第63-64页 |
5.2 监控系统模块设计 | 第64-65页 |
5.3 系统界面设计及功能实现 | 第65-69页 |
5.3.1 系统界面设计 | 第65-67页 |
5.3.2 相关功能实现简述 | 第67页 |
5.3.3 指定区域报警功能 | 第67-69页 |
5.4 本章小结 | 第69-70页 |
第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
6.1 研究总结 | 第70-71页 |
6.2 未来展望 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |